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。

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 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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文章標題：pandas透視表中文字段排序方法-創(chuàng)新互聯(lián)
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