我有一个看起来像这样的数据框
col0 col1 col2 col4
1 '1ZE7999' 865545 20 20
2 'R022428' 865584 297 0
3 34 865665 296 0
4 56 865700 297 0
5 100 865628 292 5
我想按'col0'排序，首先是数值，然后是字符串，Excel排序的方式
col0 col1 col2 col4
3 34 865665 296 0
4 56 865700 297 0
5 100 865628 292 5
1 '1ZE7999' 865545 20 20
2 'R022428' 865584 297 0
我用过
df.sort_values(by='col1', ascending=True)
但这并没有那样排序，它是从 0-9 然后是 a-z 排序
col0 col1 col2 col4
1 '1ZE7999' 865545 20 20
5 100 865628 292 5
3 34 865665 296 0
4 56 865700 297 0
2 'R022428' 865584 297 0
请您参考如下方法:
pd.to_numeric + sort_values + loc -
df.loc[pd.to_numeric(df.col0, errors='coerce').sort_values().index]
col0 col1 col2 col4
3 34 865665 296 0
4 56 865700 297 0
5 100 865628 292 5
1 '1ZE7999' 865545 20 20
2 'R022428' 865584 297 0
详情
pd.to_numeric 将非整数值强制转换为 NaN -
i = pd.to_numeric(df.col0, errors='coerce')
i
1 NaN
2 NaN
3 34.0
4 56.0
5 100.0
Name: col0, dtype: float64
sort_values 对列进行排序，忽略 NaN。
j = i.sort_values()
j
3 34.0
4 56.0
5 100.0
1 NaN
2 NaN
Name: col0, dtype: float64
观察指数。您需要做的就是使用索引重新索引数据框。 loc 或 reindex 都可以。
df.loc[j.index]
col0 col1 col2 col4
3 34 865665 296 0
4 56 865700 297 0
5 100 865628 292 5
1 '1ZE7999' 865545 20 20
2 'R022428' 865584 297 0
df.reindex(index=j.index)
col0 col1 col2 col4
3 34 865665 296 0
4 56 865700 297 0
5 100 865628 292 5
1 '1ZE7999' 865545 20 20
2 'R022428' 865584 297 0
如果您需要重置索引，这很容易完成。
df.loc[j.index].reset_index(drop=True)
col0 col1 col2 col4
0 34 865665 296 0
1 56 865700 297 0
2 100 865628 292 5
3 '1ZE7999' 865545 20 20
4 'R022428' 865584 297 0
