特定の列の値に従ってパンダデータファイルの文字列を並べ替えるにはどうすればよいですか?[複製]

Dec 02 2020

私のPythonプログラムは、パンダ形式のデータファイルを生成します

        Source    LogP    MolWt  HBA  HBD
0        cne_1  1.1732  263.405    3    1
1       cne_10  2.6639  197.237    2    0
2      cne_100 -0.2886  170.193    4    2
3     cne_1000  1.9644  304.709    5    1
4     cne_1001  1.4986  162.144    3    1
...        ...     ...      ...  ...  ...
1031   cne_995  3.0179  347.219    4    2
1032   cne_996  4.8419  407.495    6    2
1033   cne_997  3.3560  354.524    3    1
1034   cne_998  7.5465  635.316    4    2
1035   cne_999  3.3514  389.556    4    1

2番目の(ソース)列に基づいて文字列を番号に従って並べ替える必要があるため、並べ替え後の行の正しい順序は次のようになります:cne_1、cne_2、cne_3、cne_4 et使用しようとしました:

df_sorted = df.sort_values('Source', ascending=True)

しかし、それは行の順序の変更を引き起こしませんでした。

回答

5 jezrael Dec 02 2020 at 19:10

最後のパンダバージョンでは、値を整数にkey分割して値を分割するパラメータを使用でき_ます。

df_sorted = df.sort_values('Source', key=lambda x: x.str.split('_').str[1].astype(int)) 

または、並べ替えられた値の位置を取得Series.argsortして、DataFrame.iloc:に渡すこともできます。

df_sorted = df.iloc[df['Source'].str.split('_').str[1].astype(int).argsort()]
print (df_sorted)
        Source    LogP    MolWt  HBA  HBD
0        cne_1  1.1732  263.405    3    1
1       cne_10  2.6639  197.237    2    0
2      cne_100 -0.2886  170.193    4    2
1031   cne_995  3.0179  347.219    4    2
1032   cne_996  4.8419  407.495    6    2
1033   cne_997  3.3560  354.524    3    1
1034   cne_998  7.5465  635.316    4    2
1035   cne_999  3.3514  389.556    4    1
3     cne_1000  1.9644  304.709    5    1
4     cne_1001  1.4986  162.144    3    1
3 Vishnudev Dec 02 2020 at 19:10

列の整数値を取得し、それを使用して並べ替えます。

df['sortIndex'] = df.Source.str.replace('cne_', '', regex=False).astype(int)
df_sorted = df.sort_values('sortIndex', ascending=True)
2 BillHuang Dec 02 2020 at 19:10

数字を抽出し、intに変換して、それに応じて並べ替えます。(.sort_values(0)名前のない列には0自動的に名前が付けられるため)

df_sorted = df.loc[df["Source"].str.extract(r"_(\d+)").astype(int).sort_values(0).index]

結果

print(df_sorted)
        Source    LogP    MolWt  HBA  HBD
0        cne_1  1.1732  263.405    3    1
1       cne_10  2.6639  197.237    2    0
2      cne_100 -0.2886  170.193    4    2
1031   cne_995  3.0179  347.219    4    2
1032   cne_996  4.8419  407.495    6    2
1033   cne_997  3.3560  354.524    3    1
1034   cne_998  7.5465  635.316    4    2
1035   cne_999  3.3514  389.556    4    1
3     cne_1000  1.9644  304.709    5    1
4     cne_1001  1.4986  162.144    3    1