如何根据python中的特定条件对值进行排序？

Question

我有一份数据

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']})

看上去像这样

    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

如果我做了df.sort_values(['Date','Shift',heat_number])，就会得到以下输出：

    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

热数列中的过滤器不符合预期。我怎么才能解决这个问题？

Answer 1

您可以将新的psuedo列分配给dataFrame DataFrame.assign (提取heat_number )，在psuedo列上应用sort_values。最后，drop psuedo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

Answer 2

下面是我要做的事情：

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

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

del df['len_heat']

基本上，它添加了一个具有字符串长度的列，对该列进行排序和删除。