[解決済み] pandasのカスタムリストによるソート

質問

読み終えて http://pandas.pydata.org/pandas-docs/version/0.13.1/generated/pandas.DataFrame.sort.html

カスタムリストでカラムをソートする方法がまだわからないようです。 明らかに、デフォルトのソートはアルファベット順です。 例をあげます。 ここに私の（非常に簡略化された）データフレームがあります。

             Player      Year   Age   Tm     G
2967     Cedric Hunter   1991    27  CHH     6
5335     Maurice Baker   2004    25  VAN     7
13950    Ratko Varda     2001    22  TOT     60
6141     Ryan Bowen      2009    34  OKC     52
6169     Adrian Caldwell 1997    31  DAL     81

プレーヤー、年、Tmの順でソートできるようにしたいのですが。 デフォルトのプレーヤーと年によるソートは、通常の順序で、私にとっては問題ありません。 しかし、Team はアルファベット順ではなく、TOT を常に一番上に表示したいのです。

これが私が作成したリストです。

sorter = ['TOT', 'ATL', 'BOS', 'BRK', 'CHA', 'CHH', 'CHI', 'CLE', 'DAL', 'DEN',
   'DET', 'GSW', 'HOU', 'IND', 'LAC', 'LAL', 'MEM', 'MIA', 'MIL',
   'MIN', 'NJN', 'NOH', 'NOK', 'NOP', 'NYK', 'OKC', 'ORL', 'PHI',
   'PHO', 'POR', 'SAC', 'SAS', 'SEA', 'TOR', 'UTA', 'VAN',
   'WAS', 'WSB']

上のリンクに目を通した後、これはうまくいくと思ったのですが、そうではありませんでした。

df.sort(['Player', 'Year', 'Tm'], ascending = [True, True, sorter])

ATLが一番上に表示されていますが、これはアルファベット順でソートされており、私のカスタムリストに従っていないことを意味します。 どのようなヘルプも本当に非常に感謝されます。

どのように解決するのですか？

以下は、データフレームに対して辞書式ソートを実行する例です。 アイデアは、特定のソートに基づいて数値のインデックスを作成することです。 次に、インデックスに基づいて数値の並べ替えを実行することです。 これを行うために、データフレームにカラムが追加され、その後削除されます。

import pandas as pd

# Create DataFrame
df = pd.DataFrame(
{'id':[2967, 5335, 13950, 6141, 6169],
    'Player': ['Cedric Hunter', 'Maurice Baker',
               'Ratko Varda' ,'Ryan Bowen' ,'Adrian Caldwell'],
    'Year': [1991, 2004, 2001, 2009, 1997],
    'Age': [27, 25, 22, 34, 31],
    'Tm': ['CHH' ,'VAN' ,'TOT' ,'OKC', 'DAL'],
    'G': [6, 7, 60, 52, 81]})

# Define the sorter
sorter = ['TOT', 'ATL', 'BOS', 'BRK', 'CHA', 'CHH', 'CHI', 'CLE', 'DAL','DEN',
          'DET', 'GSW', 'HOU', 'IND', 'LAC', 'LAL', 'MEM', 'MIA', 'MIL',
          'MIN', 'NJN', 'NOH', 'NOK', 'NOP', 'NYK', 'OKC', 'ORL', 'PHI',
          'PHO', 'POR', 'SAC', 'SAS', 'SEA', 'TOR', 'UTA', 'VAN',
          'WAS', 'WSB']

# Create the dictionary that defines the order for sorting
sorterIndex = dict(zip(sorter, range(len(sorter))))

# Generate a rank column that will be used to sort
# the dataframe numerically
df['Tm_Rank'] = df['Tm'].map(sorterIndex)

# Here is the result asked with the lexicographic sort
# Result may be hard to analyze, so a second sorting is
# proposed next
## NOTE: 
## Newer versions of pandas use 'sort_values' instead of 'sort'
df.sort_values(['Player', 'Year', 'Tm_Rank'],
        ascending = [True, True, True], inplace = True)
df.drop('Tm_Rank', 1, inplace = True)
print(df)

# Here is an example where 'Tm' is sorted first, that will 
# give the first row of the DataFrame df to contain TOT as 'Tm'
df['Tm_Rank'] = df['Tm'].map(sorterIndex)
## NOTE: 
## Newer versions of pandas use 'sort_values' instead of 'sort'
df.sort_values(['Tm_Rank', 'Player', 'Year'],
        ascending = [True , True, True], inplace = True)
df.drop('Tm_Rank', 1, inplace = True)
print(df)