以数字方式分类逗号分隔的数字字符串

想要按列方式对一组.csv数字值进行排序。或者，列数也会变化。例如使用Python：以数字方式分类逗号分隔的数字字符串

 print(sorted(['9,11', '70,10', '10,8,1','10,70']))

产生

 ['10,70', '10,8,1', '70,10', '9,11']

而期望的结果是

 ['9,11', '10,8,1', '10,70', '70,10']

首先，排序第一列中，然后通过第二等

显然这可以做到，但这可以做到优雅吗？

首先，迭代一次，解析字符串并获得第一个数字作为它们的权重。创建一个类，比如'weight'和'value'。迭代时，用这个类创建新的变量，并用它们生成一个新的列表。然后根据它们的权重对这些对象进行排序，最后迭代一次并收集排序后的值。 – webmaster

可以通过使用key说法sorted更优雅的完成：

data = [ 
    '9,11', 
    '70,10', 
    '10,8,1', 
    '10,70' 
] 

print sorted(data, key=lambda s: map(int, s.split(',')))

结果：

['9,11', '10,8,1', '10,70', '70,10']

随着我们我们的列表中的每个字符串转换成整数的列表，上面的代码值，我们使用这个整数值列表作为我们的排序键

2017-02-26 17:52:03 JuniorCompressor

是的，在Python 3中显然是有序的（data，key = lambda s：list（map（int，s.split（'，'））））是必需的。任何方式来做到这一点，如果数据是一个数据框中的列？ –

如果您不介意第三方模块，您可以使用natsort，它提供功能natsorted，它被设计成为sorted的直接替代品。

>>>> import natsort 
>>> natsort.natsorted(['9,11', '70,10', '10,8,1','10,70']) 
['9,11', '10,8,1', '10,70', '70,10']

完全披露，我是包的作者。

2017-02-26 18:57:08 SethMMorton

有用的包，谢谢，有没有办法将它与DataFrames一起使用？ –

@TnatsissaHCraeser http://stackoverflow.com/questions/29580978/naturally-sorting-pandas-dataframe – SethMMorton

http://natsort.readthedocs.io/ – SethMMorton

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