我創建了一個比較每個杯子大小的咖啡飲料價格的小資料集。
當我旋轉我的資料集時，輸出會自動按字母順序重新排序索引（“大小”列）。
有沒有辦法為不同的大小分配一個數字級別（例如小 = 0，中 = 1，大 = 2）并以這種方式重新排序行？
我知道這可以在 R 中使用 forcats 庫（例如使用 fct_relevel）來完成，但我不知道如何在 python 中做到這一點。我更愿意保留使用 numpy 和 Pandas 的解決方案。
data = {'Item': np.repeat(['Latte', 'Americano', 'Cappuccino'], 3),
'Size': ['Small', 'Medium', 'Large']*3,
'Price': [2.25, 2.60, 2.85, 1.95, 2.25, 2.45, 2.65, 2.95, 3.25]
}
df = pd.DataFrame(data, columns = ['Item', 'Size', 'Price'])
df = pd.pivot_table(df, index = ['Size'], columns = 'Item')
df
# Price
# Item Americano Cappuccino Latte
# Size
# Large 2.45 3.25 2.85
# Medium 2.25 2.95 2.60
# Small 1.95 2.65 2.25
uj5u.com熱心網友回復：
你可以使用一個Categorical型別ordered=True：
df.index = pd.Categorical(df.index,
categories=['Small', 'Medium', 'Large'],
ordered=True)
df = df.sort_index()
輸出：
Price
Item Americano Cappuccino Latte
Small 1.95 2.65 2.25
Medium 2.25 2.95 2.60
Large 2.45 3.25 2.85
您可以通過以下方式訪問代碼：
>>> df.index.codes
array([0, 1, 2], dtype=int8)
如果這是一個系列：
>>> series.cat.codes
uj5u.com熱心網友回復：
一種選擇是在旋轉之前創建分類；對于這種情況，我使用encode_categoricalfrom pyjanitor，主要是為了方便：
# pip install pyjanitor
import pandas as pd
import janitor
(df
.encode_categorical(Size = (None, 'appearance'))
.pivot_table(index='Size', columns='Item')
)
Price
Item Americano Cappuccino Latte
Size
Small 1.95 2.65 2.25
Medium 2.25 2.95 2.60
Large 2.45 3.25 2.85
這樣，您不必費心進行排序，因為旋轉隱式地做到了這一點。您可以跳過 pyjanitor，只使用 Pandas：
(df
.astype({'Size': pd.CategoricalDtype(categories = ['Small', 'Medium', 'Large'],
ordered = True)})
.pivot_table(index='Size', columns='Item')
)
Price
Item Americano Cappuccino Latte
Size
Small 1.95 2.65 2.25
Medium 2.25 2.95 2.60
Large 2.45 3.25 2.85
uj5u.com熱心網友回復：
第一種方式：
pivot_table函式根據索引對行進行排序。因此，在pivot_table 函式中應用索引時最好使用lambda 函式。這樣，您不需要任何進一步的排序步驟（更耗時）或任何第三方庫。
df = pd.pivot_table(df, index = (lambda row: 0 if df.loc[row,'Size']=="Small" else 1 if df.loc[row,'Size']=="Medium" else 2),
columns = 'Item')
Price
Item Americano Cappuccino Latte
0 1.95 2.65 2.25
1 2.25 2.95 2.60
2 2.45 3.25 2.85
第二種方式：
您也可以使用自己的代碼，然后對新創建的表進行重命名和排序：
df = pd.DataFrame(data, columns = ['Item', 'Size', 'Price'])
df = pd.pivot_table(df, index = ['Size'], columns = 'Item')
# rename:
df = df.rename(index= lambda x: 0 if x=="Small" else 1 if x=="Medium" else 2)
#sort:
df = df.sort_index(ascending = True)
Price
Item Americano Cappuccino Latte
0 1.95 2.65 2.25
1 2.25 2.95 2.60
2 2.45 3.25 2.85
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