如何组合两个数据框并自然地对混合字母数字类型的列进行排序？

Question

我有a dataframe df1:

   QID Questions    B Answer1 Answer2 Answer3  F  G  H  I  J
0    3         a  4.0       a       a       a  a  e  g  i  l
1    4         b  5.0       b       b       b  a  r  h  m  p
2    5         d  5.0     NaN       e       d  b  u  e  i  z
3    6         e  5.0       d       h       r  b  c  z  i  3

我想在df_1 的行之间添加another one, new_dataframe。

   QID Questions    B Answer1 Answer2 Answer3  F  G  H  I  J
2  4_1         z  5.0       b       k       b  a  r  h  m  p
3  4_2         w  4.0       b       k       b  c  r  h  m  p

确实，我想得到：

   QID Questions    B Answer1 Answer2 Answer3  F  G  H  I  J
0    3         a  4.0       a       a       a  a  e  g  i  l
1    4         b  5.0       b       b       b  a  r  h  m  p
2  4_1         z  5.0       b       k       b  a  r  h  m  p
3  4_2         w  4.0       b       k       b  c  r  h  m  p
4    5         d  5.0     NaN       e       d  b  u  e  i  z
5    6         e  5.0       d       h       r  b  c  z  i  3

所以我想整合第二个数据帧new_dataframe 的行，其QID 由一个数字和一个子数字组成，跟随df1 的行。比如new_dataframe中QID为4_1、4_2...的行应该在4之后合并。

到目前为止，我尝试了以下方法：

# Now I would like to join this new dataframe with dataframe_1, respecting the index, sort it and so on.
for i, row in df1.iterrows():
    qid = row['QID']
    # test if there is such a QID in new_dataframe
    repeated_question = new_dataframe[new_dataframe['QID'].split("_")[0] == qid]
    # insert them 

更新

我用实际数据尝试了 Trenton McKinney 的更新答案并得到了一个例外：

from natsort import index_natsorted as ins
import numpy as np
import pandas as pd

# read the files
df1 = pd.read_csv("/content/drive/My Drive/Auspex/QuestionBank_06082020_QGrid_and_CINT.csv", dtype={'QID': str}, low_memory=False)
df1.drop(columns=['Unnamed: 0'], inplace=True)

df2 = pd.read_csv('/content/drive/My Drive/Auspex/new_df.csv', dtype={'QID': str})
df2.drop(columns=['Unnamed: 0'], inplace=True)

# concat them
df = pd.concat([df1, df2])

# sort the values using the key parameter in sort_values
df.sort_values(by='QID', key=lambda col: np.argsort(ins(col))).reset_index(drop=True)

我明白了：

---------------------------------------------------------------------------
TypeError                                 Traceback (most recent call last)
<ipython-input-18-d9f848d1f6bf> in <module>()
     14 
     15 # sort the values using the key parameter in sort_values
---> 16 df.sort_values(by='QID', key=lambda col: np.argsort(ins(col))).reset_index(drop=True)

TypeError: sort_values() got an unexpected keyword argument 'key'

Answer 1

更新：使用数据文件和natsort

• 对于包含字符串和数字的混合数据类型，值不会按数字顺序排序，但相关值会放在一起。
  • 例如，100 将与 100_A 一起使用。
• 要解决此问题，请使用natsort，可用于pip 或conda 安装。
• 这将使用.sort_values 的key 参数

from natsort import index_natsorted as ins
import numpy as np
import pandas as pd

# read the files
df1 = pd.read_csv('data/QuestionBank_06082020_QGrid_and_CINT - QuestionBank_06082020_QGrid_and_CINT.csv', dtype={'QID': str}, low_memory=False)
df1.drop(columns=['Unnamed: 0'], inplace=True)

df2 = pd.read_csv('data/new_df.csv', dtype={'QID': str})
df2.drop(columns=['Unnamed: 0'], inplace=True)

# concat them
df = pd.concat([df1, df2])

# sort the values using the key parameter in sort_values
df.sort_values(by='QID', key=lambda col: np.argsort(ins(col))).reset_index(drop=True)

样本结果

# display(df.iloc[:60, :1])

     QID
0    NaN
1    NaN
2    NaN
3    NaN
4      0
5     0R
6      1
7      2
8      4
9      5
10    5R
11     6
12     7
13     8
14     9
15    10
16    11
17    12
18    13
19    14
20    15
21    16
22    17
23    18
24    19
25    20
26  20_1
27  20_2
28  20_3
29  20_4
30  20_5
31  20_6
32  20_7
33    21
34    22
35    23
36    24
37   24R
38    25
39    26
40    27
41    28
42    29
43    30
44    31
45    32
46    33
47    34
48    35
49    36
50  36_1
51  36_2
52  36_3
53  36_4
54  36_5
55  36_6
56  36_7
57  36_8
58  36_9
59    37

原答案：使用测试数据

• pandas.concat 数据框
• df1.QID 可能是 int 基于示例的列，df2.QID 将是 str 类型。
  • DataFrames合并时，'QID'列需要转换成str类型和.astype，因为创建时会是混合类型，.sort_values不起作用。
    • 如果'QID' 列具有混合类型，则将产生TypeError: '<' not supported between instances of 'str' and 'int'。

# concat the dataframes
df = pd.concat([df1, df2])

# convert the column to strings
df.QID = df.QID.astype(str)

# sort and reset
df = df.sort_values('QID').reset_index(drop=True)

# display(df)
   QID Questions    B Answer1 Answer2 Answer3  F  G  H  I  J
0    3         a  4.0       a       a       a  a  e  g  i  l
1    4         b  5.0       b       b       b  a  r  h  m  p
2  4_1         z  5.0       b       k       b  a  r  h  m  p
3  4_2         w  4.0       b       k       b  c  r  h  m  p
4    5         d  5.0     NaN       e       d  b  u  e  i  z
5    6         e  5.0       d       h       r  b  c  z  i  3