2つの座標を時計回りの順に並び替えたい

Question

やりたいこと

点の座標のデータが、(x1,y1), (x2,y2), (x3,y3), (x4,y4)でデータフレームに存在します。

(x1,y1), (x2,y2), (x3,y3), (x4,y4)が(x2,y2), (x3,y3), (x4,y4), (x1,y1)のように順番がばらばらになっている箇所があるので、データフレームで行ごとに左上、右上、右下、左下の順に、x14, y14の組み合わせを並び替えたいです。

位置座標

df_position = 
x1,y1,x2,y2,x3,y3,x4,y4
0 0 0 1 1 1 1 0
4 5 2 8 2 5 4 8
：

作成したいデータフレーム

df_new
x1,y1,x2,y2,x3,y3,x4,y4
0 1 1 1 1 0 0 0
2 8 4 8 4 5 2 5  
：

困っていること

df_position.sortで並び替えができるのですが、
これが、x,y 2つずつ4つの組み合わせの中でとなったときに
ソートする方法に困っています。

お知恵を拝借できましたら幸いです。
何卒よろしくお願い申し上げます。

Comments

[qax]

どういった構造のデータフレームがあるのかイメージしずらいので、サンプルのデータフレームを生成するコードを提示いただけないでしょうか。

[mi2]

はい。以下のような形になります。

import pandas as pd
from io import StringIO

df_position = pd.read_csv(
StringIO(
"""x1,y1,x2,y2,x3,y3,x4,y4
0, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 0
4, 5, 2, 8, 2, 5, 4, 8

"""
)
)
print(positions)

Answer 1

適切なメソッドがぱっと思いつかないのでやっつけで作りました。

import numpy as np

def sort_df_position(df_position):
    
    for r in range(len(df_position)):
        old_row = np.array(df_position.iloc[r]).reshape(-1, 2)
        new_row = np.array([])

        top = old_row[old_row[:,1] == old_row[:,1].max()]

        bottom = old_row[old_row[:,1] == old_row[:,1].min()]

        left_top = top[top[:,0] == top[:,0].min()]
        new_row = np.append(new_row, left_top)

        right_top = top[top[:,0] == top[:,0].max()]
        new_row = np.append(new_row, right_top)

        right_bottom = bottom[bottom[:,0] == bottom[:,0].max()]
        new_row = np.append(new_row, right_bottom)

        left_bottom = bottom[bottom[:,0] == bottom[:,0].min()]
        new_row = np.append(new_row, left_bottom)

        df_position.iloc[r] = new_row.astype(np.uint8)
        
    return df_position

sort_df_position(df_position)

Answer 2

DataFrame.apply() で呼び出した関数内でデータを再構築するのが早いかなと思います

import pandas as pd
import io

data = """
x1,y1,x2,y2,x3,y3,x4,y4
0, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 0
4, 5, 2, 8, 2, 5, 4, 8
"""

df_position = pd.read_csv(io.StringIO(data))

def f(row):
    x0 = row.iloc[0::2].unique().min()
    x1 = row.iloc[0::2].unique().max()
    # y値が大きいほうが上かな？
    y0 = row.iloc[1::2].unique().max()
    y1 = row.iloc[1::2].unique().min()
    return pd.Series([x0,y0,x1,y0,x1,y1,x0,y1], index=row.index)

result = df_position.apply(f, axis=1)
print(result)
#   x1  y1  x2  y2  x3  y3  x4  y4
#0   0   1   1   1   1   0   0   0
#1   2   8   4   8   4   5   2   5