Pandas Series排序结果不符合预期，请求解析排序依据

你遇到的问题核心是：你的Series里的元素全是字符串类型（每个元素都用引号包裹），Pandas对字符串类型数据排序时，默认用的是字典序（逐字符按ASCII码比较），不是你预期的数值大小排序。

具体排序逻辑拆解 #

你的Series元素是：'1', '3', 'python', '10', '5'
按字典序排序的过程：

• 先比第一个字符的ASCII码：数字字符'0'-'9'的ASCII码是48到57，字母'p'是112，所以所有数字字符串都排在'python'前面
• 数字字符串之间再逐字符比：
  • '1'和'10'第一个字符都是'1'，但'1'只有一个字符，短字符串在相同前缀下优先级更低，所以'1'排在'10'之前
  • 接着是'3'（ASCII码51）、'5'（ASCII码53），按ASCII码顺序排列

所以实际运行sort_values后的结果是：

0       1
3      10
1       3
4       5
2    python
dtype: object

怎么得到你想要的排序结果 #

如果想先按数值大小排数字，再放'python'，可以这么写代码：

import pandas as pd

s1 = pd.Series(['1','3','python','10','5'])

# 拆分数字和非数字部分
nums = s1[s1.str.isdigit()].astype(int).sort_values().astype(str)
non_nums = s1[~s1.str.isdigit()]

# 合并两部分
sorted_series = pd.concat([nums, non_nums])
print(sorted_series)

运行后就能得到你预期的['1','3','5','10','python']。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Ashutosh Sharma