python - Pandas 函数排序不匹配

Question

我在用字符串和浮点数对列进行排序时遇到问题。这是示例:
使用代码:df.sort_values([0, 1], ascending=[True, True])输入:

       0              1   2
0   JJAA   Extensão 0.0   4
1   JJAA   Extensão 6.0   3
2   JJAA  Extensão 12.0   3
3   JJAT   Extensão 0.0   3
4   JJAT   Extensão 6.0   2
5   JJSL  Extensão 18.0   1
6   JJSP  Extensão 12.0   3
7   JJSP  Extensão 24.0   1
0   JJAA      Perna 1.5   4
1   JJAA      Perna 4.5  16
2   JJAA      Perna 6.0   8
3   JJAA      Perna 7.5   4
4   JJAA      Perna 9.0   8
5   JJAT      Perna 3.0   4
6   JJAT      Perna 6.0   4
7   JJAT      Perna 7.5   4
8   JJAT      Perna 9.0   4
9   JJAT     Perna 10.5   4
10  JJSL      Perna 7.5   4
11  JJSP      Perna 4.5   4
12  JJSP      Perna 6.0   4
13  JJSP      Perna 7.5   8

输出:

        0              1      2
    0   JJAA   Extensão 0.0   4
 ** 2   JJAA  Extensão 12.0   3 **
    1   JJAA   Extensão 6.0   3
    0   JJAA      Perna 1.5   4
    1   JJAA      Perna 4.5  16
    2   JJAA      Perna 6.0   8
    3   JJAA      Perna 7.5   4
    4   JJAA      Perna 9.0   8
    3   JJAT   Extensão 0.0   3
    4   JJAT   Extensão 6.0   2
 ** 9   JJAT     Perna 10.5   4 **
    5   JJAT      Perna 3.0   4
    6   JJAT      Perna 6.0   4
    7   JJAT      Perna 7.5   4
    8   JJAT      Perna 9.0   4
    5   JJSL  Extensão 18.0   1
    10  JJSL      Perna 7.5   4
    6   JJSP  Extensão 12.0   3
    7   JJSP  Extensão 24.0   1
    11  JJSP      Perna 4.5   4
    12  JJSP      Perna 6.0   4
    13  JJSP      Perna 7.5   8

修复“**”行与正确顺序不匹配的问题。我认为排序只是“看到”浮点值的第一个数字。有什么想法可以解决这个问题吗？

Answer 1

让我们试试 natsort

import natsort as ns 
out = df.iloc[ns.index_natsorted(df['1'])].sort_values(['0'],kind='mergesort')
Out[15]: 
       0             1   2
0   JJAA   Extensão0.0   4
1   JJAA   Extensão6.0   3
2   JJAA  Extensão12.0   3
0   JJAA      Perna1.5   4
1   JJAA      Perna4.5  16
2   JJAA      Perna6.0   8
3   JJAA      Perna7.5   4
4   JJAA      Perna9.0   8
3   JJAT   Extensão0.0   3
4   JJAT   Extensão6.0   2
5   JJAT      Perna3.0   4
6   JJAT      Perna6.0   4
7   JJAT      Perna7.5   4
8   JJAT      Perna9.0   4
9   JJAT     Perna10.5   4
5   JJSL  Extensão18.0   1
10  JJSL      Perna7.5   4
6   JJSP  Extensão12.0   3
7   JJSP  Extensão24.0   1
11  JJSP      Perna4.5   4
12  JJSP      Perna6.0   4
13  JJSP      Perna7.5   8