pandasのsort_valuesについて

Question

前提・実現したいこと

【df】

A	B	C
a0	b0	356
a1	b1	99
a2	b2	452
a3	b3	117
.	.	.
.	.	.
a1800	b1800	98

データの前処理をpandasで行なっています。
dfの列Cの要素を数字の大きい順にソートしたいと考えています。
行数は1800ほどある大きいデータです。
下記のコードで実行すると【出力１】のような結果になります。

df_sort = df.sort_values('C', ascending=False)
df_sort
【出力１】

A	B	C
a159	b150	99
a1	b1	99
a267	b267	98
a899	b899	98
.	.	.
.	.	.
a18	b18	0

発生している問題・エラーメッセージ

自分が思うに、99より大きい356や452などがあるのにも関わらず、何らかの原因で’9’を基準にソートされているのではないかと思います。
しかし解決法が見当たらなく苦戦しております。
どなたかよろしくお願いいたします。。

補足情報（FW/ツールのバージョンなど）

windows
google coraboratory
ここにより詳細な情報を記載してください。

Answer 1

C列の値が文字列として扱われているのではないでしょうか。
試しに
print(df['C'].dtype)
としてみてください
この結果がobject となっていれば文字列として扱われております。

もし、そうであれば、

df['C'] = df['C'].astype('uint')

を行いデータを数値型に変換する解決するかもしれません。

Comments

[退会済みユーザー]

ありがとうございます！
データ型は'object'でした。
.astype('uint')を行なったところ、下記のエラーが出ました。
ValueError: cannot convert float NaN to integer
この場合.astype('uint')は使えないということでしょうか？

[magichan]

データに欠損値(NaN)があるということですね。
であれば、とりあえず astype('float') にて浮動少数として扱ってください。(NaNが浮動小数型なので)
データをint型(またはuint型)で扱いたい場合は、この欠損値を処理(fillnaやdropna)したのちに astype('uint')するとよいかと思います。

[退会済みユーザー]

解決できました！
ありがとうございますm(__)m