数字排序包含数字和字符串的列(pandas / python)

我必须在第1列和第2列对数据框进行排序;第1列包含数字和文本,应首先按数字排序.在excel中这是排序的标准方式,但不是在熊猫中..我在pandas手册中找不到有关如何执行此操作的详细信息.

所以这个数据帧：

Z   762320  296 1
Z   861349  297 0
1   865545  20  20
1   865584  297 0
22  865625  297 0
2   865628  292 5
10  865662  297 0
1   865665  296 0
11  865694  293 1
1   865700  297 0
10  866429  297 0
11  866438  297 0

应该：

1   865545  20  20
1   865584  297 0
1   865665  296 0
1   865700  297 0
2   865628  292 5
10  865662  297 0
10  866429  297 0
11  865694  293 1
11  866438  297 0
22  865625  297 0
Z   762320  296 1
Z   861349  297 0

当我做df.sort([0,1])我得到：

     0       1    2   3
1    1  865545   20  20
2    1  865584  297   0
3    1  865665  296   0
4    1  865700  297   0
6   10  865662  297   0
7   10  866429  297   0
8   11  865694  293   1
9   11  866438  297   0
5    2  865628  292   5
10  22  865625  297   0
0    Z  762320  296   1
11   Z  861349  297   0

解决方法:

你的意思是第0列和第1列？

>>> df.sort([0, 1])
     0       1    2   3
2    1  865545   20  20
3    1  865584  297   0
7    1  865665  296   0
9    1  865700  297   0
5    2  865628  292   5
6   10  865662  297   0
10  10  866429  297   0
8   11  865694  293   1
11  11  866438  297   0
4   22  865625  297   0 
0    Z  762320  296   1
1    Z  861349  297   0

[更新]

如果您的数据不是数字(所有元素都是字符串),则会发生这种情况

>>> df.values
array([['Z', '762320', '296', '1'],
       ['Z', '861349', '297', '0'],
       ['1', '865545', '20', '20'],
       ['1', '865584', '297', '0'],
       ['22', '865625', '297', '0'],
       ['2', '865628', '292', '5'],
       ['10', '865662', '297', '0'],
       ['1', '865665', '296', '0'],
       ['11', '865694', '293', '1'],
       ['1', '865700', '297', '0'],
       ['10', '866429', '297', '0'],
       ['11', '866438', '297', '0']], dtype=object)

字符串排序是预期的结果：

>>> df.sort([0, 1])    
     0       1    2   3
2    1  865545   20  20
3    1  865584  297   0
7    1  865665  296   0
9    1  865700  297   0
6   10  865662  297   0
10  10  866429  297   0
8   11  865694  293   1
11  11  866438  297   0
5    2  865628  292   5
4   22  865625  297   0
0    Z  762320  296   1
1    Z  861349  297   0

尝试先转换值：

>>> def convert(v):
...:    try:
...:        return int(v)    
...:    except ValueError:
...:        return v

>>> pandas.DataFrame([convert(c) for c in l] for l in df.values)\
      .sort([0, 1])

     0       1    2   3
2    1  865545   20  20
3    1  865584  297   0
7    1  865665  296   0
9    1  865700  297   0
5    2  865628  292   5
6   10  865662  297   0
10  10  866429  297   0
8   11  865694  293   1
11  11  866438  297   0
4   22  865625  297   0
0    Z  762320  296   1
1    Z  861349  297   0

有什么不同？元素现在是数字：

>>> pandas.DataFrame([convert(c) for c in l] for l in df.values)\
      .sort([0, 1]).values

array([[1.0, 865545.0, 20.0, 20.0],
      [1.0, 865584.0, 297.0, 0.0],
      [1.0, 865665.0, 296.0, 0.0],
      [1.0, 865700.0, 297.0, 0.0],
      [2.0, 865628.0, 292.0, 5.0],
      [10.0, 865662.0, 297.0, 0.0],
      [10.0, 866429.0, 297.0, 0.0],
      [11.0, 865694.0, 293.0, 1.0],
      [11.0, 866438.0, 297.0, 0.0],
      [22.0, 865625.0, 297.0, 0.0],
      ['Z', 762320.0, 296.0, 1.0],
      ['Z', 861349.0, 297.0, 0.0]], dtype=object)