「Python实用秘技07」在pandas中实现自然顺序排序
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仓库https://github.com/CNFeffery/PythonPracticalSkills
这是我的系列文章「Python实用秘技」的第7期,本系列立足于笔者日常工作中使用Python
积累的心得体会,每一期为大家带来一个几分钟内就可学会的简单小技巧。
作为系列第7期,我们即将学习的是:在pandas中实现自然排序顺序
。

自然排序顺序(Natural sort order),不同于默认排序针对字符串逐个比较对应位置字符的ASCII
码的方式,它更关注字符串实际相对大小意义的排序,举个常见的例子,假如我们有下面这样的一张表,其中value
字段是百分比格式的字符串:

这时如果直接照常基于value
字段进行排序,得到的结果明显不符合数据实际意义:

而我们今天要介绍的技巧,就需要用到第三方库natsort
,使用pip install natsort
完成安装后,利用其index_natsorted()
对目标字段进行自然顺序排序,再配合np.argsort()
以及pandas
的sort_values()
中的key
参数,就可以通过自定义lambda
函数,实现利用目标字段自然排序顺序进行正确排序的目的:

可以看到,此时得到的排序结果完美符合我们的需求~
更多natsort
知识欢迎前往https://github.com/SethMMorton/natsort
学习更多。
本期分享结束,咱们下回见~👋
作者:Feffery
出处:https://www.cnblogs.com/feffery/p/16156984.html
版权:本作品采用「署名-非商业性使用-相同方式共享 4.0 国际」许可协议进行许可。
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