以下文章来源于Python大数据分析 ,作者费弗里
分享python编程、Chatgpt 、文心一言、可视化设计、大数据分析、机器学习等技术,包括但不限于pandas、numpy、spark、matplotlib、sklearn、tensorflow、keras、tableau等
❝本文完整示例代码及文件已上传至我的
❞Github仓库https://github.com/CNFeffery/PythonPracticalSkills
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~👋
<END>
程序员专属T恤
推荐阅读:
Python中最强大的错误重试库
Python 的 import 是怎么工作的?