Python 如何对熊猫中的语义版本进行排序？

我有一个软件版本列表。软件遵循语义版本规范，即有主版本、次版本和补丁版本：

• 0.1
• 0.2
• 0.2.1
• 0.3
• 0.10
• 0.10.1

---

pandas中是否有办法对这些版本进行排序，使0.2大于0.1但小于0.10？

您可以使用标准的

distutils

进行排序

from distutils.version import StrictVersion
versions = ['0.1', '0.10', '0.2.1', '0.2', '0.10.1']
versions.sort(key=StrictVersion)

现在它是这样排序的：

['0.1'，'0.2'，'0.2.1'，'0.10'，'0.10.1']

---

将

排序的解决方案分配给列：

print (df)
      ver
0     0.1
1     0.2
2    0.10
3   0.2.1
4     0.3
5  0.10.1

from distutils.version import StrictVersion

df['ver'] = sorted(df['ver'], key=StrictVersion)
print (df)
      ver
0     0.1
1     0.2
2   0.2.1
3     0.3
4    0.10
5  0.10.1

编辑：

对于排序索引，可以使用：

如果您的值是唯一的，那么这些方法可以很好地工作，但是这里是我为可能存在重复的语义值列找到的最佳解决方案

import pandas as pd
from distutils.version import StrictVersion    

unique_sorted_versions = sorted(set(df['Version']), key=StrictVersion)

groups = [df[df['Version'].isin([version])]
          for version in unique_sorted_versions]

new_df = pd.concat(groups)

我也遇到了这个问题，在谷歌搜索了很多次之后（我发现的第一个页面是这样的问题：D），我想我的解决方案值得一提

因此，目前pandas中有两个排序函数，
sort\u values
和
sort\u index
，它们都没有一个
键
参数供我们向其传递自定义排序函数。参见github问题

非常有帮助，我将在此基础上构建我的解决方案

df['ver']=sorted（df['ver']，key=StrictVersion）
仅当verion列是数据帧中的单个列时才有用，否则我们需要对version列后面的其他列进行排序

jezrael
reindex
数据帧，因为需要的索引顺序可以通过内置
sorted
函数获得，该函数具有
键
参数

但是，如果版本不是索引，我不想设置索引（'ver'）

我们可以使用

apply

将原始版本字符串映射到

StrictVersion

对象，然后

sort\u值

将按所需顺序排序：

from distutils.version import StrictVersion
df['ver'] = df['ver'].apply(StrictVersion)
df.sort_values(by='ver')

---

我重新打开这个问题是因为OP需要一个解决方案。所以，我发现我仍然有一个问题：如果有其他列，这也不会改变其他列中的字段-有没有办法完成类似于使用key=StrictVersion的sort_index的操作？给我一些时间。超级，很高兴能帮上忙！

from distutils.version import StrictVersion
df['ver'] = df['ver'].apply(StrictVersion)
df.sort_values(by='ver')