Discussion :

[clement_74]

Bonjour,
j'essaie de faire un "trie naturel" relatif à une colonne d'un dataframe mais il y a un truc qui ne marche pas.
quand j'applique le "natsorted" sur la colonne en question le trie s'effectue correctement.
mais quand je l'applique sur la dataframe entière ça marche plus (ça plante pas mais le trie n'est plus bon).
ci dessous un exemple:

(avec:
from natsort import natsorted)
import pandas as pd)

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

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df = pd.DataFrame(columns = ['Name',"aaaa","bbbb"])
df["Name"]=["aaa-1","aaa-2","aaa-11","aaa-10","aaa-8","aaa-5"]
df["aaaa"] = [9,8,7,6,5,4]
df["bbbb"] = [3,4,5,6,7,8]
df = df.sort_values(by=["Name"], key=lambda x: natsorted(df["Name"]))
df = df.reset_index(drop=True)

j'obtiens:

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

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     Name  aaaa  bbbb
0   aaa-1     9     3
1   aaa-8     5     7
2   aaa-5     4     8
3   aaa-2     8     4
4  aaa-11     7     5
5  aaa-10     6     6

Alors que la colonne "Name" devrait ressembler à:

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

['aaa-1', 'aaa-2', 'aaa-5', 'aaa-8', 'aaa-10', 'aaa-11']

enfin c'est ce que me sort spontanément le trie suivant:

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

a=natsorted(df["Name"])

ou est l'erreur?

[tsuji]

La page officielle de documentation de pandas sort_values() donne déjà un exemple. C'est fait comme ça.

Code python3 :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

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import pandas as pd
import numpy as np
from natsort import index_natsorted
#...etc
df = df.sort_values(by=["Name"], key=lambda x: np.argsort(index_natsorted(df["Name"])))
#etc...

En fait, on peut faire épargner np.argsort() si on veut - c'est plus simple.

Code python3 :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

df = df.sort_values(by=["Name"], key=lambda x: index_natsorted(df["Name"]))

[clement_74]

Bonjour,
merci! ça marche en effet