Pandas Groupby索引含负数，需按数值而非文本排序求助

看起来你的问题出在索引的数据类型是字符串（object），而不是数值类型（int/float）。当索引是字符串时，sort_index()会按字典序（文本顺序）排序，而不是数值大小，这就导致了像-129这样的数值排在-2后面的奇怪结果。

下面是几种可行的解决方案：

方案1：先转换索引为数值类型再排序 #

这是最直接的方法，先把索引转换成整数，再执行排序：

# 分组统计
df_counts = df.groupby('DAYSLATE')[['DAYSLATE']].count()
# 将索引转换为整数类型
df_counts.index = df_counts.index.astype(int)
# 按数值排序
df_counts = df_counts.sort_index()
# 后续的类型转换（如果需要）
df_counts = df_counts.astype(int)

方案2：提前转换原数据列的类型 #

如果原DataFrame中的DAYSLATE列本身就是字符串类型，可以先把它转成数值类型再分组，这样分组后的索引自然是数值类型，排序就会正常：

# 先转换原列的类型为整数
df['DAYSLATE'] = df['DAYSLATE'].astype(int)
# 分组并直接排序
df_counts = df.groupby('DAYSLATE')[['DAYSLATE']].count().sort_index()

方案3：使用sort_index的key参数（无需修改索引） #

如果你不想修改索引的类型，可以在排序时通过key参数指定转换规则，让排序按数值逻辑进行：

df_counts = df.groupby('DAYSLATE')[['DAYSLATE']].count()
# 按数值排序，key参数将索引临时转为整数
df_counts = df_counts.sort_index(key=lambda idx: idx.astype(int)).astype(int)

你可以先通过print(df_counts.index.dtype)验证一下索引的类型，如果输出是object，就说明确实是字符串类型导致的排序问题。按照上面的方法修改后，就能得到按数值从小到大排列的结果了（比如-230、-129、-3、-2、-1、0、1...这样的顺序）。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者AlliDeacon