pandasでソートが上手くいかない

##現状

pandasを使用して、csvを読み込み、ある項目でソートをして、再度csvに落としたいと考えています。

現状sort_valuesを使用し、ascending=Falseで降順で並び替えようと思い、試しにスクリプトを実行して出力結果を確認すると、

0        999 users
1        998 users
2        997 users
3        996 users
4        996 users
5        996 users
6        995 users
7        994 users
8        993 users
9        993 users
10       991 users
11       991 users
12       990 users
13       990 users
14       988 users
           ...    
1930    1018 users
1931    1018 users
1932    1018 users
1933    1017 users
1934    1017 users
1935    1016 users
1936    1016 users
1937    1015 users
1938    1015 users
1939    1015 users
1940    1014 users
1941    1014 users
1942    1012 users
1943    1012 users

このような形で出力されました。
※左はインデックス番号で、右が本来大きい順(降順)で並んで欲しい項目の値になります

記載コードはこちらです。

import pandas as pd

csv = pd.read_csv("hogecsv").sort_values(['hoge'], ascending=False).reset_index(drop=True)
print(csv['hoge'])
exit()

理想は、

1    1018 users
2    1018 users
3    1018 users
4    1017 users
5    1017 users
6    1016 users
7    1016 users
8    1015 users
9    1015 users
10    1015 users
11    1014 users
12    1014 users
13    1012 users
14    1012 users
           ...    
1930       998 users
1931       997 users
1932       996 users
1933       996 users
1934       996 users
1935       995 users
1936       994 users
1937       993 users
1938       993 users
1939       991 users
1940       991 users
1941       990 users
1942       990 users
1943       988 users

このような形です。

##疑問点

どうすれば理想の形に持って行く事が出来るのでしょうか？

ご回答よろしくお願い致します。

hayataka2049

2018/10/30 06:55

ダミーデータで良いので10行くらいのcsvファイルを掲載してください

行動規範の内容に同意します

回答1件

ベストアンサー

原因はhoge列が文字列としてソートされているためだと思われます。
もっと簡潔な方法があるかもしれませんが、hoge列から数値を抽出し、その数値でソートします。

Python
1import pandas as pd
2df = pd.DataFrame( {'hoge':['1 users','9 users', '10 users']})        # テストデータ
3df['users'] = pd.to_numeric( df['hoge'].str.replace('users',''))      # 文字列'10 users' を数値10に。
4df = df.sort_values(['users'], ascending=False).reset_index(drop=True)# 数値usersで降順ソート
5df = df['hoge'] # 不要なusers列を除去
6print(df)
7"""
80    10 users
91     9 users
102     1 users
11Name: hoge, dtype: object
12"""