在Pandas中跨多个数据文件执行操作时保留行顺序

Question

我正在Pandas中生成很多相关数据。它们都有相同的形状和格式。所以这是数据A:-

             free_memory       memory_in_use     active_memory
free_memory     1               0.190912742      0.375301656
memory_in_use   0.190912742     1                0.962653384
active_memory   0.375301656     0.962653384      1

这是dataframe

                free_memory         memory_in_use   active_memory
free_memory     1                   0.673434243     0.712713697
memory_in_use   0.673434243         1               0.991687459
active_memory   0.712713697         0.991687459     1

当我得到一个数据C，使得它的所有单元格都是A和B中对应单元的平均值时，Pandas就混合了行的顺序。例如，结果C如下所示：

                  free memory  memory in use  active memory
active memory     0.296996       0.960049       1.000000
free memory       1.000000       0.520667       0.296996
memory in use     0.520667       1.000000       0.960049

正如您所看到的，列顺序是保留的，但是行顺序是无效的，我没有得到漂亮的对角线1。我如何保持与输入数据格式相同的顺序？有关的守则是：-

df_concat.groupby(df_concat.index).mean()

Answer 1

您可以向函数sort=False添加参数groupby。

print df_concat.groupby(df_concat.index, sort=False).mean()
               free_memory  memory_in_use  active_memory
free_memory       1.000000       0.190913       0.375302
memory_in_use     0.190913       1.000000       0.962653
active_memory     0.375302       0.962653       1.000000

文档

排序：布尔值，默认真 对组键排序。通过关闭这个来获得更好的性能。注意，这并不影响每一组中观察的顺序。groupby保留每个组中行的顺序。