pandas数据帧交错重排序

如果要排序以使看到某个值的第0次都是第一次,然后是第1次,依此类推,则可以按感兴趣的列进行分组并对累积计数进行排序:

In [119]: df.loc[df.groupby("a").cumcount().sort_values(kind='mergesort').index]
Out[119]: 
   a
0  0
2  1
4  2
1  0
3  1
5  2

有效是因为

In [120]: df.groupby("a").cumcount()
Out[120]: 
0    0
1    1
2    0
3    1
4    0
5    1
dtype: int64

In [121]: df.groupby("a").cumcount().sort_values(kind='mergesort')
Out[121]: 
0    0
2    0
4    0
1    1
3    1
5    1
dtype: int64

注意我们正在使用 kind='mergesort' 为了保证稳定性,如果需要,您可以先对原始帧进行排序 [1, 2, 2, 0, 0, 1] -> [0, 0, 1, 1, 2, 2] -> [0, 1, 2, 0, 1, 2] 是的。

您可以通过创建 DataFrame 一开始就不一样了。而不是仅仅使用 itertools.product ,您可以使用 np.tile 和 np.repeat 去得到你需要的。

import pandas as pd
import numpy as np

a = [0, 1] 
b = np.array([46, 7])
c = np.array([14, 19])

d = list(zip(np.tile(a, len(b)*len(c)), 
             np.tile(np.repeat(b, len(a)), len(c)), 
             np.repeat(c, len(a)*len(b))))

pd.DataFrame(d, columns=['a', 'b', 'c'])
#   a   b   c
#0  0  46  14
#1  1  46  14
#2  0   7  14
#3  1   7  14
#4  0  46  19
#5  1  46  19
#6  0   7  19
#7  1   7  19