J'ai deux dataframes df1et df2. Je veux commander en df1fonction d'une colonne SET(qui a des doublons pour la SETcolonne mais pas pour les autres colonnes) dans l'ordre du SETfdataframe de colonne de colonne df2.
df1 : -
SET Date cust_ID TYPE amt total flag LEVEL
A 6/10/2019 113252981 R 1317 16237 Y 3
C 6/18/2019 112010871 R 4582 12455 Y 2
B 6/22/2019 204671333 S 2364 24311 Y 1
B 6/22/2019 202770598 S 4721 10582 Y 1
B 6/22/2019 202706466 S 1904 25343 N 2
B 6/22/2019 202669668 S 3713 25166 N 1
B 6/22/2019 202754932 T 4792 16888 Y 2
D 6/7/2019 120304631 P 4968 25297 Y 2
D 6/7/2019 112353651 P 1622 14384 Y 3
D 6/7/2019 112349221 P 4721 15878 Y 3
D 6/8/2019 111197161 P 4490 25489 N 2
E 6/8/2019 137049981 Q 4409 10842 Y 2
A 6/8/2019 137281821 Q 1060 24085 Y 2
C 6/8/2019 136390501 Q 1649 13626 N 2
C 6/9/2019 136326431 Q 3822 13599 N 2
df2 : -
s_no SETf
1 B
2 D
3 C
4 A
5 E
Je souhaite trier les lignes de en df1fonction du même ordre SETfde df2.
Ce que j'ai essayé: -
df1 =df1.set_index('SET')
df1= df1.reindex(df2.index['SETf'])
df1= df1.reset_index()
Il ne fonctionne pas comme je doublons dans SETen df1.Outre faire que je veux commander les lignes en fonction LEVEL ascendingde chaque SETetflag
Dans votre deuxième dataframe, créez si votre s_nocolonne est unique et ascendante [1,2,3,4, etc.], Puis fusionnez les deux dataframes et triez par la s_nocolonne dans laquelle vous avez fusionné, puis déposez-la:
df1 = pd.merge(df1, df2[['SETf', 's_no']].rename({'SETf':'SET'}, axis=1), how='left',on='SET')
df1 = df1.sort_values(['s_no', 'flag', 'LEVEL']).drop('s_no', axis=1)
df1
Out[490]:
SET Date cust_ID TYPE amt total flag LEVEL
5 B 6/22/2019 202669668 S 3713 25166 N 1
4 B 6/22/2019 202706466 S 1904 25343 N 2
2 B 6/22/2019 204671333 S 2364 24311 Y 1
3 B 6/22/2019 202770598 S 4721 10582 Y 1
6 B 6/22/2019 202754932 T 4792 16888 Y 2
10 D 6/8/2019 111197161 P 4490 25489 N 2
7 D 6/7/2019 120304631 P 4968 25297 Y 2
8 D 6/7/2019 112353651 P 1622 14384 Y 3
9 D 6/7/2019 112349221 P 4721 15878 Y 3
13 C 6/8/2019 136390501 Q 1649 13626 N 2
14 C 6/9/2019 136326431 Q 3822 13599 N 2
1 C 6/18/2019 112010871 R 4582 12455 Y 2
12 A 6/8/2019 137281821 Q 1060 24085 Y 2
0 A 6/10/2019 113252981 R 1317 16237 Y 3
11 E 6/8/2019 137049981 Q 4409 10842 Y 2
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