pandas 透視表中文字段排序方法
前幾天有一個需求,透視表中的年級這一列要按照一年級,二年級這樣的序列進行排序,但是用過透視表的人都知道,透視表對中文的排序不是太理想,放棄pandas自帶的排序方法。測試了很久,想到一個辦法。先把dataframe中需要特殊排序的列中的漢字轉(zhuǎn)換成數(shù)字,然后生成透視表,生成透視表之后,再把透視表的index或者columns中的數(shù)字替換成相應(yīng)的漢字,透視表的結(jié)果就會按照你想要的順序進行排序。
def get_special_sort_data(self, groupby, columns): # 獲取需要特殊處理的字段的信息 special_sort_cols = None cols_in_index_or_column = None # 判斷特殊排序字段在index還是column中 if self.datasource.has_special_sort_cols: # 獲取表需要處理的特殊字段信息 special_sort_cols = self.datasource.get_sort_columns() # {"grade_name": {}} if special_sort_cols: i_intersection = list(set(groupby) & set(special_sort_cols.keys())) c_intersection = list(set(columns) & set(special_sort_cols.keys())) if i_intersection: cols_in_index_or_column = ('index', i_intersection) elif c_intersection: cols_in_index_or_column = ('column', c_intersection) return cols_in_index_or_column, special_sort_cols cols_in_index_or_column, special_sort_cols = self.get_special_sort_data(groupby, columns) # special_sort_cols:{"grade_name": {"一年級": 1, "二年級":2, "三年級": 3 ....}} if cols_in_index_or_column: for col in cols_in_index_or_column[1]: df[col] = df[col].replace(special_sort_cols.get(col)) # 替換df # 獲取透視表 if cols_in_index_or_column: if cols_in_index_or_column[0] == 'index': if len(groupby) == 1: col_name = cols_in_index_or_column[1][0] sort_info = special_sort_cols.get(col_name) r_sort_info = {v:k for k, v in zip(sort_info.keys(), sort_info.values())} index_1 = df.index.tolist() index_1 = [r_sort_info.get(item) for item in index_1] df.index = Index(index_1, name=df.index.name) else: for item in cols_in_index_or_column[1]: ix = df.index.names.index(item) index_1 = df.index.levels[ix].tolist() sort_info = special_sort_cols.get(item) r_sort_info = {v: k for k, v in zip(sort_info.keys(), sort_info.values())} index_1 = [r_sort_info.get(item) for item in index_1] df.index = df.index.set_levels(index_1, level=ix) else: for item in cols_in_index_or_column[1]: ix = df.columns.names.index(item) col_1 = df.columns.levels[ix].tolist() sort_info = special_sort_cols.get(item) r_sort_info = {v: k for k, v in zip(sort_info.keys(), sort_info.values())} col_1 = [r_sort_info.get(item) for item in col_1] df.columns = df.columns.set_levels(col_1, level=ix)
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