python - 데이터 프레임 열 내부의 목록 값 정렬

그래서 명백한 대답은 apply(sorted) 에 전화하는 것입니다  여기에서는 데이터를 구성하는 방법에 근본적인 결함이 있기 때문에 탄젠트를 진행하겠습니다.

먼저 데이터를 병합합시다

df
  info task                                         timestamp
0  foo  ABC                                      [2016-04-30]
1  bar  DEF  [2016-01-31, 2015-06-30, 2016-06-30, 2016-08-31]
2  bar  GHI              [2015-12-31, 2016-08-31, 2016-05-31]
3  foo  JKL                                      [2017-03-31]
4  foo  XYZ              [2016-02-29, 2015-10-31, 2016-01-31]

v = df.values
i = v[:, :-1].repeat(df.timestamp.str.len(), axis=0)
j = np.concatenate(v[:, -1]).reshape(-1, 1)
df = pd.DataFrame(np.hstack((i, j)), columns=df.columns)
   info task   timestamp
0   foo  ABC  2016-04-30
1   bar  DEF  2016-01-31
2   bar  DEF  2015-06-30
3   bar  DEF  2016-06-30
4   bar  DEF  2016-08-31
5   bar  GHI  2015-12-31
6   bar  GHI  2016-08-31
7   bar  GHI  2016-05-31
8   foo  JKL  2017-03-31
9   foo  XYZ  2016-02-29
10  foo  XYZ  2015-10-31
11  foo  XYZ  2016-01-31

이제 groupby  처음 두 열과 sort_values 를 호출  -

df.groupby(['info', 'task'], sort=False)\
  .timestamp\
  .apply(pd.Series.sort_values)\
  .reset_index(level=[0, 1])
   info task   timestamp
0   foo  ABC  2016-04-30
2   bar  DEF  2015-06-30
1   bar  DEF  2016-01-31
3   bar  DEF  2016-06-30
4   bar  DEF  2016-08-31
5   bar  GHI  2015-12-31
7   bar  GHI  2016-05-31
6   bar  GHI  2016-08-31
8   foo  JKL  2017-03-31
10  foo  XYZ  2015-10-31
11  foo  XYZ  2016-01-31
9   foo  XYZ  2016-02-29

아직 신청이 필요하지만, 특히 다른 작업에 apply 가 필요하지 않을 수 있다는 점을 고려할 때 훨씬 더 빨리 내기를 걸고 싶습니다.  더 이상.

Apply를 사용하면 Series 값에 함수를 호출 할 수 있습니다 :

df.timestamp.apply(sorted)

결과를 ​​타임 스탬프 열에 다시 할당 할 수 있습니다.