熊猫.sortlevel不能排序负数

我有一个熊猫数据框，我通过阅读各种CSV文件构建。它看起来像这样：熊猫.sortlevel不能排序负数

ID     V2  H1-b   V3   H2   V1  H1a 
position   -50.0  600.0  -125.0  -720.0  23.0  450.0 
2000-01-01 -1.057609 1.160002 1.082879 -1.304001 -0.259283 1.285260 
2000-02-01 -1.133474 -0.385869 0.756780 2.311465 1.060337 -1.059041 
2000-03-01 1.209086 -0.774133 0.018603 0.969665 -1.221080 1.717816 
...

当我试着使用df_sort = df.sortlevel(level=1,axis=1)（或sortlevel='position'，相同的结果）排序它，我得到以下结果：

ID     V3   V2   H2   V1  H1-a  H1-b 
position  -125.0  -50.0  -720.0  23.0  450.0 600.0 
2000-01-01 1.082879 -1.057609 -1.304001 -0.259283 1.285260 1.160002 
2000-02-01 0.756780 -1.133474 2.311465 1.060337 -1.059041 -0.385869 
2000-03-01 0.018603 1.209086 0.969665 -1.221080 1.717816 -0.774133

正数进行排序的正确方法（23 600），但负数是“随机的”。

据我所知，我所有的CSV文件都是相同的（数字之前没有空格），并且数据框中的所有条目都是由同一个脚本生成的。

但是，当我想看看我是否能重现用一个简单的合成数据帧，整理作品：

header=pd.MultiIndex.from_product([[-3,-300,4,100,34,-324],['s']],names=['loc','X']) 
df = pd.DataFrame(np.random.randn(5, 6), index=['a','b','c','d','e'], columns = header)

结果

In [6]: df.head() 
Out[6]: 
loc  -3  -300  4   100  34  -324 
S   s   s   s   s   s   s 
a -0.444521 -0.616153 2.261075 -1.857406 0.367582 1.212705 
b -1.389062 -0.741163 0.512457 1.013495 -2.003147 0.651232 
c -0.376925 -0.271408 -0.854247 0.355438 -0.791896 -1.359056 
d -2.929450 0.228446 1.287110 -1.117579 -0.501250 1.340859 
e -0.653089 0.245901 0.036066 0.776839 -1.112828 -0.476782 

In [9]: df_sort = df.sortlevel('loc',axis=1) 

In [10]: df_sort.head() 
Out[10]: 
loc  -324  -300  -3   4   34  100 
S   s   s   s   s   s   s 
a 1.212705 -0.616153 -0.444521 2.261075 0.367582 -1.857406 
b 0.651232 -0.741163 -1.389062 0.512457 -2.003147 1.013495 
c -1.359056 -0.271408 -0.376925 -0.854247 -0.791896 0.355438 
d 1.340859 0.228446 -2.929450 1.287110 -0.501250 -1.117579 
e -0.476782 0.245901 -0.653089 0.036066 -1.112828 0.776839

如不sortlevel(level = 0

最初的想法是索引中的其他内容会干扰排序，但df_sort = df_GW.sortlevel(level='location',axis=1,sort_remaining=False)不会更改排序中的任何内容。

我在做什么错？

我怀疑，无论出于什么原因，某件东西被当作一个字符串或其他东西来对待，但是我找不到任何指示。

EDIT的df.dtypes 输出：真实DF：

In [29]: df_GW.dtypes 
Out[29]: 
ID  Position 
V2  -50.0  float64 
H1-b 600.0  float64 
V3  -125.0 float64 
H2  -720.0 float64 
V1  23.0  float64 
H1-a 450.0  float64 
dtype: object

合成：

AttributeError: 'DataFrame' object has no attribute 'dtype'

df.columns 真实：

MultiIndex(levels=[[u'H1-a', u'H1-b', u'H2', u'V1', u'V2', u'V3'], [u'-125.0', u'-50.0', u'-720.0', u'23.0', u'450.0', u'600.0']], 
     labels=[[4, 1, 5, 2, 3, 0], [1, 5, 0, 2, 3, 4], [4, 1, 5, 2, 3, 0], [0, 0, 0, 0, 0, 0]], #not sure what's happening here. The original df is a bit bigger, and I'm cutting it to size 
     names=[u'ID', u'position'])

合成：

MultiIndex(levels=[[-720.0, -125.0, -50.0, 23.0, 450.0, 600.0], [u's']], 
     labels=[[2, 5, 1, 0, 3, 4], [0, 0, 0, 0, 0, 0]], 
     names=[u'loc', u'S'])

来源

2016-11-28 JC_CL

'df.dtypes'的输出是什么？ –

与真实的和合成的数据我得到一个错误“DataFrame”对象没有属性“types”。 –

什么返回'df.columns'？ – jezrael

我觉得有问题类型的数字在MultiIndex第一级不float，但string：

np.random.seed(0) 
header=pd.MultiIndex.from_product([['-125','-50','4','100','34','-720'], 
            ['s']],names=['loc','X']) 
df = pd.DataFrame(np.random.randn(5, 6), index=['a','b','c','d','e'], columns = header) 
print (df) 
loc  -125  -50   4  100  34  -720 
X   s   s   s   s   s   s 
a 1.764052 0.400157 0.978738 2.240893 1.867558 -0.977278 
b 0.950088 -0.151357 -0.103219 0.410599 0.144044 1.454274 
c 0.761038 0.121675 0.443863 0.333674 1.494079 -0.205158 
d 0.313068 -0.854096 -2.552990 0.653619 0.864436 -0.742165 
e 2.269755 -1.454366 0.045759 -0.187184 1.532779 1.469359 

df.sortlevel('loc',axis=1, inplace=True) 
print (df) 
loc  -125  -50  -720  100  34   4 
X   s   s   s   s   s   s 
a 1.764052 0.400157 -0.977278 2.240893 1.867558 0.978738 
b 0.950088 -0.151357 1.454274 0.410599 0.144044 -0.103219 
c 0.761038 0.121675 -0.205158 0.333674 1.494079 0.443863 
d 0.313068 -0.854096 -0.742165 0.653619 0.864436 -2.552990 
e 2.269755 -1.454366 1.469359 -0.187184 1.532779 0.045759

如果需要投string水平float，需要更改值并分配给新的列名：

#change multiindex 
cols = list(zip(df.columns.get_level_values('loc').astype(float), 
       df.columns.get_level_values('X'))) 
df.columns = pd.MultiIndex.from_tuples(cols, names = df.columns.names) 


df.sortlevel('loc',axis=1, inplace=True) 
print (df) 
loc  -720  -125  -50  4   34  100 
X   s   s   s   s   s   s 
a -0.977278 1.764052 0.400157 0.978738 1.867558 2.240893 
b 1.454274 0.950088 -0.151357 -0.103219 0.144044 0.410599 
c -0.205158 0.761038 0.121675 0.443863 1.494079 0.333674 
d -0.742165 0.313068 -0.854096 -2.552990 0.864436 0.653619 
e 1.469359 2.269755 -1.454366 0.045759 1.532779 -0.187184

来源

2016-11-28 21:13:15 jezrael

似乎是这种情况。我想'u'-50.0'，...'我从'df.columns'中得到了这个方向。这意味着构造数据框的东西出了问题。作为一个快速入侵，有没有办法将索引从字符串变成浮点数（或整数）？ –

请检查更新。 – jezrael

太棒了，那有效！谢谢！ –

尝试df.sort_values(by=[1], axis=0, ascending=True)其中[1]是您的值的列中。

来源

2016-11-28 21:08:03 user1211

我想在我的行中排序，而不是在我的列中排序。 –

熊猫.sortlevel不能排序负数

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