Pandas按名稱對列進行排序

Question

我有以下數據框，我想根據名稱對列進行排序。

1 | 13_1 | 13_10| 13_2  | 2   | 3
9 |  31  | 2    |  1    | 3   | 4

我試圖按以下方式對列進行排序：

1 |  2  | 3    | 13_1  | 13_2  | 13_10
9 |  3  | 4    |  31   |  1    | 2

我一直在嘗試使用df.sort_index(axis=1, inplace=True)來解決這個問題，但結果卻與我的初始數據幀相同。 即：

1 | 13_1 | 13_10| 13_2  | 2   | 3
9 |  31  | 2    |  1    | 3   | 4

它似乎認為13_1為1.31而不是13.1。 此外，我嘗試將列名從字符串轉換為float。 然而，結果是將13_1和13_10都視為13.1給出了重復的列名。

Answer 1

natsort

from natsort import natsorted

df = df.reindex(natsorted(df.columns), axis=1)

#   1  2  3  13_1  13_2  13_10
#0  9  3  4    31     1      2

Answer 2

這是一種使用natsorted

from natsort import natsorted, ns
df=df.reindex(columns=natsorted(df.columns))
Out[337]: 
   1  2  3  13_1  13_2  13_10
0  9  3  4    31     1      2

我們與pandas堆疊的另一種方式沒有第三方lib :-)

idx=df.columns.to_series().str.split('_',expand=True).astype(float).reset_index(drop=True).sort_values([0,1]).index
df=df.iloc[:,idx]
Out[355]: 
   1  2  3  13_1  13_2  13_10
0  9  3  4    31     1      2

Answer 3

首先，來自其他答案的natsort看起來很棒，我完全使用它。

如果您不想安裝新包：

好像你想要數字排序，首先是_之前的數字，然后是它之后的數字作為平局。 這意味着你只需要一個tuple排序順序，當用_分割為元組時。

嘗試這個：

df = df[sorted(df.columns, key=lambda x: tuple(map(int,x.split('_'))))]

輸出：

1  2  3  13_1  13_2  13_10
9  3  4    31     1      2