pandasデータの降順並び替えの調整に関するご相談

Question

前提・実現したいこと

MacdでVSCodeを利用し、csvデータの降順並び替えを実施した所、
「994・99・986」と最初の2桁が優先され、99が高く処理され並べられてしまいます。(エラーコード参照)
こちらを通常通り、上から「994・986・99」と並び替えるにはどのような処理を行えば良いのか、
お分かりの方がいればご教示いただけますと幸いでございます。

該当のソースコード

from pandas import * 

df=pandas.read_csv("trend1.csv")
df=df.drop(['Unnamed: 0'], axis = 1)
year2019 = df[df["date"].str.contains("2019/", na=False)] #NaNでデータは無視
year2019=year2019.sort_values(by=["bookmarks"], ascending=False)
year2019.to_csv("trend2.csv")

実行結果

※下記実行後CSVデータの一部抜粋となります。

,title,date,bookmarks
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Answer 1

bookmarks 列が文字列型になっているため、ソートした際に辞書順ソートになっています。
" users" を消して、数値に変換したあと、ソートすれば数値の大小でソートされるようになります。

from io import StringIO

import pandas as pd

text = StringIO(
    """,title,date,bookmarks
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202,Pythonを学ぶときに読むべき本2020年版 - 初心者からプロになるために - Lean Baseball,2019/12/24,978 users"""
)


df = pd.read_csv(text)
df["bookmarks"] = df["bookmarks"].str.replace(" users", "").astype(int)
df.sort_values("bookmarks", inplace=True, ascending=False)
df

Comments

[yukicb]

ありがとうございます！
上記にて解決できました！！
丁寧なご回答ありがとうございました????‍♂️！！