如何根据 python 中的特定条件对值进行排序？答案

【问题标题】：How can i sort values based on a specific condition in python?如何根据 python 中的特定条件对值进行排序？
【发布时间】：2020-07-17 15:16:53
【问题描述】：

我有一个数据框

import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.DataFrame({'Date':['01-01-2020','01-01-2020','01-01-2020','01-01-2020','01-01-2020'],
                  'Shift':['A','A','A','A','A'],
                  'heat_number':['HA1','HA10','HA8','HA18A','HA5']})

看起来像这样

    Date        Shift   heat_number
0   01-01-2020    A        HA1
1   01-01-2020    A        HA10
2   01-01-2020    A        HA8
3   01-01-2020    A        HA18A
4   01-01-2020    A        HA5
5   01-01-2020    A        HA18

如果我这样做df.sort_values(['Date','Shift',heat_number]) 我得到以下输出：

    Date         Shift  heat_number
0   01-01-2020    A        HA1
1   01-01-2020    A        HA10
5   01-01-2020    A        HA18
3   01-01-2020    A        HA18A
4   01-01-2020    A        HA5
2   01-01-2020    A        HA8

但我想要的输出是：

    Date         Shift  heat_number
0   01-01-2020    A        HA1
4   01-01-2020    A        HA5
2   01-01-2020    A        HA8
1   01-01-2020    A        HA10
5   01-01-2020    A        HA18
3   01-01-2020    A        HA18A

热数列中的过滤器与预期不符。我该如何解决这个问题？

【问题讨论】：

有一个关于这个问题的拉取请求[https://github.com/pandas-dev/pandas/issues/3942#issuecomment-508588258]。

标签： python python-3.x pandas python-2.7 dataframe

【解决方案1】：

您可以将新的伪列分配给作为heat_number 的提取的dataFrame DataFrame.assign，在伪列上应用sort_values。最后drop伪列

(
    df.assign(sort_by=df.heat_number.str.extract("(\d+)").astype(int))
        .sort_values(by="sort_by")
        .drop(columns="sort_by")
)

         Date Shift heat_number
0  01-01-2020     A         HA1
4  01-01-2020     A         HA5
2  01-01-2020     A         HA8
1  01-01-2020     A        HA10
3  01-01-2020     A       HA18A

【讨论】：

【解决方案2】：

下面是我的做法：

df['len_heat']  = df.heat_number.str.len()

df = df.sort_values(['Date','Shift',"len_heat"])

del df['len_heat']

基本上，它添加一个具有字符串长度的列，对该列进行排序和删除。

【讨论】：