自然排序 Pandas DataFrame

问题描述：

我有一个 pandas DataFrame，其中的索引我想自然排序。Natsort 似乎不起作用。在构建 DataFrame 之前对索引进行排序似乎没有帮助，因为我对 DataFrame 进行的操作似乎会弄乱排序过程。关于如何自然地重新排序索引，您有什么想法吗？

from natsort import natsorted
import pandas as pd

# An unsorted list of strings
a = ['0hr', '128hr', '72hr', '48hr', '96hr']
# Sorted incorrectly
b = sorted(a)
# Naturally Sorted 
c = natsorted(a)

# Use a as the index for a DataFrame
df = pd.DataFrame(index=a)
# Sorted Incorrectly
df2 = df.sort()
# Natsort doesn't seem to work
df3 = natsorted(df)

print(a)
print(b)
print(c)
print(df.index)
print(df2.index)
print(df3.index)

解决方案 1：

使用sort_valuesforpandas >= 1.1.0

key使用中的新参数DataFrame.sort_values，由于pandas 1.1.0，我们可以直接对列进行排序，而无需使用以下方法将其设置为索引natsort.natsort_keygen：

df = pd.DataFrame({
    "time": ['0hr', '128hr', '72hr', '48hr', '96hr'],
    "value": [10, 20, 30, 40, 50]
})

    time  value
0    0hr     10
1  128hr     20
2   72hr     30
3   48hr     40
4   96hr     50

from natsort import natsort_keygen

df.sort_values(
    by="time",
    key=natsort_keygen()
)

    time  value
0    0hr     10
3   48hr     40
2   72hr     30
4   96hr     50
1  128hr     20

解决方案 2：

现在两者都pandas得到了支持，您现在应该参考这个其他答案并将所有赞成票发送到那里，因为它现在是正确的答案。key`sort_values`sort_index

pandas对于那些沉迷于旧版本或对历史感到好奇的人，我会在这里留下我的答案。

接受的答案回答了所提出的问题。我还想添加如何natsort在 a 中的列上使用DataFrame，因为这将是下一个要问的问题。

In [1]: from pandas import DataFrame

In [2]: from natsort import natsorted, index_natsorted, order_by_index

In [3]: df = DataFrame({'a': ['a5', 'a1', 'a10', 'a2', 'a12'], 'b': ['b1', 'b1', 'b2', 'b2', 'b1']}, index=['0hr', '128hr', '72hr', '48hr', '96hr'])

In [4]: df
Out[4]: 
         a   b
0hr     a5  b1
128hr   a1  b1
72hr   a10  b2
48hr    a2  b2
96hr   a12  b1

正如接受的答案所示，按索引排序相当简单：

In [5]: df.reindex(index=natsorted(df.index))
Out[5]: 
         a   b
0hr     a5  b1
48hr    a2  b2
72hr   a10  b2
96hr   a12  b1
128hr   a1  b1

如果您想要以相同的方式对列进行排序，则需要按照所需列重新排序的顺序对索引进行排序。natsort提供便利的功能index_natsorted并order_by_index做到这一点。

In [6]: df.reindex(index=order_by_index(df.index, index_natsorted(df.a)))
Out[6]: 
         a   b
128hr   a1  b1
48hr    a2  b2
0hr     a5  b1
72hr   a10  b2
96hr   a12  b1

In [7]: df.reindex(index=order_by_index(df.index, index_natsorted(df.b)))
Out[7]: 
         a   b
0hr     a5  b1
128hr   a1  b1
96hr   a12  b1
72hr   a10  b2
48hr    a2  b2

如果要按任意数量的列（或一列和索引）重新排序，则可以使用zip（或itertools.izip在 Python2 上）指定对多列进行排序。给定的第一列将是主要排序列，然后是次要的，然后是第三列，等等...

In [8]: df.reindex(index=order_by_index(df.index, index_natsorted(zip(df.b, df.a))))
Out[8]: 
         a   b
128hr   a1  b1
0hr     a5  b1
96hr   a12  b1
48hr    a2  b2
72hr   a10  b2

In [9]: df.reindex(index=order_by_index(df.index, index_natsorted(zip(df.b, df.index))))
Out[9]: 
         a   b
0hr     a5  b1
96hr   a12  b1
128hr   a1  b1
48hr    a2  b2
72hr   a10  b2

这是使用对象的替代方法，开发人员Categorical告诉我pandas这是“正确”的方法。这需要（据我所知）pandas >= 0.16.0。目前，它仅适用于列，但显然在pandas >= 0.17.0中，他们将添加CategoricalIndex允许在索引上使用该方法的功能。

In [1]: from pandas import DataFrame

In [2]: from natsort import natsorted

In [3]: df = DataFrame({'a': ['a5', 'a1', 'a10', 'a2', 'a12'], 'b': ['b1', 'b1', 'b2', 'b2', 'b1']}, index=['0hr', '128hr', '72hr', '48hr', '96hr'])

In [4]: df.a = df.a.astype('category')

In [5]: df.a.cat.reorder_categories(natsorted(df.a), inplace=True, ordered=True)

In [6]: df.b = df.b.astype('category')

In [8]: df.b.cat.reorder_categories(natsorted(set(df.b)), inplace=True, ordered=True)

In [9]: df.sort('a')
Out[9]: 
         a   b
128hr   a1  b1
48hr    a2  b2
0hr     a5  b1
72hr   a10  b2
96hr   a12  b1

In [10]: df.sort('b')
Out[10]: 
         a   b
0hr     a5  b1
128hr   a1  b1
96hr   a12  b1
72hr   a10  b2
48hr    a2  b2

In [11]: df.sort(['b', 'a'])
Out[11]: 
         a   b
128hr   a1  b1
0hr     a5  b1
96hr   a12  b1
48hr    a2  b2
72hr   a10  b2

该Categorical对象允许您定义要使用的排序顺序DataFrame。调用时给出的元素reorder_categories必须是唯一的，因此对列“b”进行调用set。

我让用户来决定这是否比该reindex方法更好，因为它要求您在排序之前独立地对列数据进行排序DataFrame（尽管我认为第二种排序相当有效）。

坦白说，我就是natsort作者。

解决方案 3：

如果要对 df 进行排序，只需对索引或数据进行排序，然后直接分配给 df 的索引，而不是尝试将 df 作为参数传递，因为这会产生一个空列表：

In [7]:

df.index = natsorted(a)
df.index
Out[7]:
Index(['0hr', '48hr', '72hr', '96hr', '128hr'], dtype='object')

请注意，df.index = natsorted(df.index)也有效

如果您将 df 作为参数传递，它会产生一个空列表，在这种情况下是因为 df 为空（没有列），否则它将返回已排序的列，这不是您想要的：

In [10]:

natsorted(df)
Out[10]:
[]

编辑

如果要对索引进行排序，以便数据与索引一起重新排序，那么使用reindex：

In [13]:

df=pd.DataFrame(index=a, data=np.arange(5))
df
Out[13]:
       0
0hr    0
128hr  1
72hr   2
48hr   3
96hr   4
In [14]:

df = df*2
df
Out[14]:
       0
0hr    0
128hr  2
72hr   4
48hr   6
96hr   8
In [15]:

df.reindex(index=natsorted(df.index))
Out[15]:
       0
0hr    0
48hr   6
72hr   4
96hr   8
128hr  2

请注意，您必须将结果分配reindex给新的 df 或其自身，它不接受inplace参数。