Python對pandas Dataframe中列表中的元素進行排序

Question

我的公司要求我將數據作為列表上傳，並附有報價單，這不是最好的，但它就是這樣。 例如，如果我有 2 英寸和 3 英寸的數據，我必須將其上傳為 ["2 in", "3 in"]。

當我嘗試對每一行的列表中的元素進行排序時，我得到了這個： [1, 2, , ", ", [, ], o, z] 其中它對每個單獨的字母和數字進行排序

Example of the DF I am trying to sort:
d = {'col1': ['["3 oz","1 oz","2 oz"]', '["1.2 in","1 in","1.3 in"]', '["10 in","22 in","3.4 in"]']}
df = pd.DataFrame(data=d)

我嘗試過的：

def sorted_alphanumeric(data):
    convert = lambda text: int(text) if text.isdigit() else text.lower()
    alphanum_key = lambda key: [ convert(c) for c in re.split('([0-9]+)', key) ] 
    return sorted(data, key=alphanum_key)
df['col1'].apply(lambda x: sorted_alphanumeric((x)))

and 

from natsort import natsorted
df['col1'].apply(lambda x: natsorted(x))

and

df['col1'].apply(lambda x: sorted(x))

我確定這是我盯着這個 2 天后遺漏的一些簡單的東西，但如果您對如何解決它有任何想法，我將不勝感激。

Answer 1

因為你有字符串，所以首先需要將數據拆分成塊。 為此，刪除前 2 個和最后 2 個字符[" ad "] ，然后拆分為","以獲取數據列表。

這是使用 apply 的一種方法：

from natsort import natsorted
(df['col1'].str[2:-2].str.split('","')
           .apply(lambda x: '["'+'","'.join(natsorted(x))+'"]')
)

輸出（作為一個系列）：

0        ["1 oz","2 oz","3 oz"]
1    ["1 in","1.2 in","1.3 in"]
2    ["3.4 in","10 in","22 in"]
Name: col1, dtype: object

為明確起見，項目是字符串： '["1 oz","2 oz","3 oz"]'

注意。 這純粹是先按數字排序，然后按字母數字字符串按單位排序，它沒有考慮單位的含義

Answer 2

您可以使用ast.literal_eval然后排序如下：

（為什么使用literal_eval而不是使用eval ）

>>> from ast import literal_eval
>>> df['col1'] = df['col1'].apply(lambda x: sorted(literal_eval(x)))
>>> df
           col1
0      [1 oz, 2 oz, 3 oz]
1      [1 in, 1.2 in, 1.3 in]
2      [10 in, 22 in, 3.4 in]

Answer 3

from natsort import natsorted
df['col1'] = df['col1'].apply(lambda x: natsorted(eval(x)))
print(df)

                     col1
0      [1 oz, 2 oz, 3 oz]
1  [1 in, 1.2 in, 1.3 in]
2  [3.4 in, 10 in, 22 in]

Answer 4

您可以使用eval來評估字符串：

df['col1'].apply(lambda x: sorted(eval(x)))

但是，通過這種方式，列表按字典順序排序，因此如果您希望它們按其中包含的數字排序，則必須編寫更復雜的函數。