Pandas以一种类似于字符串的方式对整数进行排序

Question

即使熊猫df中的队列是int。它也像字符串一样或以怪异的方式排序。

n_frames  video        img
1        Videos482   1.jpg
10       Videos482   2g.jpg
11      Videos482   2d.jpg
2        Videos482    1q.jpg
1       Videos484    234.jpg
100     Videos484    34.jpg

我想要的是：请参见n_frames列。

n_frames  video        img
1        Videos482   1.jpg
2        Videos482   1t.jpg
10       Videos482   2g.jpg
11      Videos482    1q.jpg
1       Videos484    234.jpg
100     Videos484    34.jpg

[当我检查df.dtypes时，我得到：n_frames int32我的代码：

print(df.dtypes)
df = df.groupby('video')
df.apply(lambda _df: _df.sort_values(by=['n_frames']))
df.apply(lambda _df: _df.to_csv("rubbish.csv", index=False ))

所以基本上。我想对video进行分组，以保持n_frames的递增顺序。上层数据是原始形式的小形式。原始>

n_frames,trainTest,classes,vdo_noext,img
1,1,1,train/Normal/Normal_Videos482_x264,train/Normal/Normal_Videos482_x264@ 1.jpg
10,1,1,train/Normal/Normal_Videos482_x264,train/Normal/Normal_Videos482_x264@ 10.jpg
100,1,1,train/Normal/Normal_Videos482_x264,train/Normal/Normal_Videos482_x264@ 100.jpg
101,1,1,train/Normal/Normal_Videos482_x264,train/Normal/Normal_Videos482_x264@ 101.jpg
102,1,1,train/Normal/Normal_Videos482_x264,train/Normal/Normal_Videos482_x264@ 102.jpg
103,1,1,train/Normal/Normal_Videos482_x264,train/Normal/Normal_Videos482_x264@ 103.jpg
104,1,1,train/Normal/Normal_Videos482_x264,train/Normal/Normal_Videos482_x264@ 104.jpg
105,1,1,train/Normal/Normal_Videos482_x264,train/Normal/Normal_Videos482_x264@ 105.jpg
106,1,1,train/Normal/Normal_Videos482_x264,train/Normal/Normal_Videos482_x264@ 106.jpg
107,1,1,train/Normal/Normal_Videos482_x264,train/Normal/Normal_Videos482_x264@ 107.jpg
108,1,1,train/Normal/Normal_Videos482_x264,train/Normal/Normal_Videos482_x264@ 108.jpg
109,1,1,train/Normal/Normal_Videos482_x264,train/Normal/Normal_Videos482_x264@ 109.jpg
11,1,1,train/Normal/Normal_Videos482_x264,train/Normal/Normal_Videos482_x264@ 11.jpg
110,1,1,train/Normal/Normal_Videos482_x264,train/Normal/Normal_Videos482_x264@ 110.jpg
111,1,1,train/Normal/Normal_Videos482_x264,train/Normal/Normal_Videos482_x264@ 111.jpg
112,1,1,train/Normal/Normal_Videos482_x264,train/Normal/Normal_Videos482_x264@ 112.jpg
113,1,1,train/Normal/Normal_Videos482_x264,train/Normal/Normal_Videos482_x264@ 113.jpg
114,1,1,train/Normal/Normal_Videos482_x264,train/Normal/Normal_Videos482_x264@ 114.jpg
115,1,1,train/Normal/Normal_Videos482_x264,train/Normal/Normal_Videos482_x264@ 115.jpg
116,1,1,train/Normal/Normal_Videos482_x264,train/Normal/Normal_Videos482_x264@ 116.jpg
117,1,1,train/Normal/Normal_Videos482_x264,train/Normal/Normal_Videos482_x264@ 117.jpg
118,1,1,train/Normal/Normal_Videos482_x264,train/Normal/Normal_Videos482_x264@ 118.jpg
119,1,1,train/Normal/Normal_Videos482_x264,train/Normal/Normal_Videos482_x264@ 119.jpg
12,1,1,train/Normal/Normal_Videos482_x264,train/Normal/Normal_Videos482_x264@ 12.jpg
120,1,1,train/Normal/Normal_Videos482_x264,train/Normal/Normal_Videos482_x264@ 120.jpg

更新：n_frames列dtype 即使在转换为int之前，也从来没有字符串和整数。为什么整数以这种奇怪的方式排序？

Answer 1

很难说没有数据，但是我会像这样切换行：

df = df.groupby('video')
df['n_frames'] = df['n_frames'].astype(int)
df.apply(lambda _df: _df.sort_values(by=['n_frames']))
df.apply(lambda _df: _df.to_csv("rubbish.csv", index=False ))

换言之，在groupby之后更改数据类型