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A
답변
18
한 가지 방법은 '계급'열을 생성하는 사용자 정의 딕셔너리를 사용하는 것처럼
최종 결과가 있어야한다, 우리는 다음과 정렬 한 후 정렬 후 열을 삭제하는 데 사용 :
를In [17]:
custom_dict = {'Critical':0, 'High':1, 'Medium':2, 'Low':3}
df['rank'] = df['Criticality'].map(custom_dict)
df
Out[17]:
Name Criticality rank
0 baz High 1
1 foo Critical 0
2 baz Low 3
3 foo Medium 2
4 bar High 1
5 bar Low 3
6 bar Medium 2
[7 rows x 3 columns]
In [19]:
# now sort by 'Name' and 'rank', it will first sort by 'Name' column first and then 'rank'
df.sort(columns=['Name', 'rank'],inplace=True)
df
Out[19]:
Name Criticality rank
4 bar High 1
6 bar Medium 2
5 bar Low 3
0 baz High 1
2 baz Low 3
1 foo Critical 0
3 foo Medium 2
[7 rows x 3 columns]
In [21]:
# now drop the 'rank' column
df.drop(labels=['rank'],axis=1)
Out[21]:
Name Criticality
4 bar High
6 bar Medium
5 bar Low
0 baz High
2 baz Low
1 foo Critical
3 foo Medium
[7 rows x 2 columns]
+0
대단히 고마워,이 작품은 매력처럼! – Blark
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- 10. 팬더 :
- 11. 팬더
- 12. 팬더
- 13. (팬더)
- 14. 팬더
- 15. 팬더 :
- 16. 팬더
- 17. 팬더
- 18. 팬더
- 19. 팬더
- 20. /팬더
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- 23. 팬더,
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- 29. 사용자 인증 사용자 정의
- 30. OWIN - 사용자 정의 사용자
게시 된 최종 결과를 기반으로, 실제로 이름순으로 정렬 한 다음 중요도로 정렬하려고합니다. 권리? – exp1orer
@ exp1orer 예. 외부 주문을 사용하지 않고 원하는 출력이 아닌 Criticality에서 알파 정렬을 수행합니다. – EdChum
EdChum, 완전히 적합합니다. 나는 그의 질문이 그가 "중요성에 의해 우선적으로 그리고 그 다음에 이름순으로"분류되기를 원한다고 말했기 때문에 나는 물었다. 그러나 견본 산출은 다르게 제안한다. – exp1orer