Что такое NSNotification?

Немного поздно в игре, но вот способ создать функцию, которая сортирует объекты Pandas Series, DataFrame и multiindex DataFrame с использованием произвольных функций.

Я использую метод df.iloc[index] который ссылается на строку в серии / DataFrame по позиции (по сравнению с df.loc, которая ссылается на значение). Используя это, мы просто должны иметь функцию, которая возвращает ряд позиционных аргументов:

def sort_pd(key=None,reverse=False,cmp=None):
    def sorter(series):
        series_list = list(series)
        return [series_list.index(i) 
           for i in sorted(series_list,key=key,reverse=reverse,cmp=cmp)]
    return sorter

Вы можете использовать это для создания пользовательских функций сортировки. Это работает на базе данных, используемой в ответе Энди Хейдена:

df = pd.DataFrame([
    [1, 2, 'March'],
    [5, 6, 'Dec'],
    [3, 4, 'April']], 
  columns=['a','b','m'])

custom_dict = {'March':0, 'April':1, 'Dec':3}
sort_by_custom_dict = sort_pd(key=custom_dict.get)

In [6]: df.iloc[sort_by_custom_dict(df['m'])]
Out[6]:
   a  b  m
0  1  2  March
2  3  4  April
1  5  6  Dec

Это также работает с объектами мультииндекса DataFrames и Series:

months = ['Jan','Feb','Mar','Apr','May','Jun','Jul','Aug','Sep','Oct','Nov','Dec']

df = pd.DataFrame([
    ['New York','Mar',12714],
    ['New York','Apr',89238],
    ['Atlanta','Jan',8161],
    ['Atlanta','Sep',5885],
  ],columns=['location','month','sales']).set_index(['location','month'])

sort_by_month = sort_pd(key=months.index)

In [10]: df.iloc[sort_by_month(df.index.get_level_values('month'))]
Out[10]:
                 sales
location  month  
Atlanta   Jan    8161
New York  Mar    12714
          Apr    89238
Atlanta   Sep    5885

sort_by_last_digit = sort_pd(key=lambda x: x%10)

In [12]: pd.Series(list(df['sales'])).iloc[sort_by_last_digit(df['sales'])]
Out[12]:
2    8161
0   12714
3    5885
1   89238

Для меня это кажется чистым, но оно использует python, а не полагаться на оптимизированные операции pandas. Я не проводил никаких стресс-тестов, но я бы подумал, что это может замедлить работу на очень больших DataFrames. Не знаете, как производительность сравнивается с добавлением, сортировкой и удалением столбца. Любые советы по ускорению кода будут оценены!