按行数排序panda -dataframes列表?

Question

是否有一种方法(可能是一种方法)对pandas数据框(例如)df1, df2和df3的列表lst进行排序?

管理要排序的短列表的示例代码:

import pandas as pd
import numpy as np
df1 = pd.DataFrame(np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]),
columns=['a', 'b', 'c'])
df2 = pd.DataFrame(np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9], [11, 12, 13]]),
columns=['a', 'b', 'c'])
df3 = pd.DataFrame(np.array([[1, 2, 3], ['x', 'y', 'z']]),
columns=['a', 'b', 'c'])

lst = []
lst.append(df1)
lst.append(df2)
lst.append(df3)

给:

[   
a  b  c
0  1  2  3
1  4  5  6
2  7  8  9,     
a   b   c
0   1   2   3
1   4   5   6
2   7   8   9
3  11  12  13,    
a  b  c
0  1  2  3
1  x  y  z
]

我的目标是:

[   
a  b  c
0  1  2  3
1  x  y  z,    
a  b  c
0  1  2  3
1  4  5  6
2  7  8  9,        
a   b   c
0   1   2   3
1   4   5   6
2   7   8   9
3  11  12  13, 
]

Answer 1

使用内置函数sorted

lst = sorted([df1, df2, df3], key=len)