Python 数据帧排序_值不适用于非常大的整数

我有一个场景，在这个场景中，我有代表非常大整数的最后一位字符串。数据帧排序值似乎不适用于非常大的数字

例如

输出

Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
  File "/usr/local/lib/python3.4/dist-packages/pandas/core/frame.py", line 3139, in sort_values
    na_position=na_position)
  File "/usr/local/lib/python3.4/dist-packages/pandas/core/groupby.py", line 4128, in _lexsort_indexer
    c = Categorical(key, ordered=True)
  File "/usr/local/lib/python3.4/dist-packages/pandas/core/categorical.py", line 298, in __init__
    categories = self._validate_categories(categories)
  File "/usr/local/lib/python3.4/dist-packages/pandas/core/categorical.py", line 487, in _validate_categories
    categories = Index(categories, dtype=dtype)
  File "/usr/local/lib/python3.4/dist-packages/pandas/indexes/base.py", line 232, in __new__
    return Int64Index(subarr.astype('i8'), copy=copy,
OverflowError: Python int too large to convert to C long

回溯（最近一次呼叫最后一次）：
文件“”，第1行，在
文件“/usr/local/lib/python3.4/dist packages/pandas/core/frame.py”，第3139行，以sort_值表示
na_位置=na_位置）
文件“/usr/local/lib/python3.4/dist-packages/pandas/core/groupby.py”，第4128行，在lexsort索引器中
c=分类（键，有序=真）
文件“/usr/local/lib/python3.4/dist-packages/pandas/core/categorial.py”，第298行，在__
类别=自我验证类别（类别）
文件“/usr/local/lib/python3.4/dist-packages/pandas/core/category.py”，第487行，在“验证”类别中
类别=索引（类别，数据类型=数据类型）
文件“/usr/local/lib/python3.4/dist-packages/pandas/indexes/base.py”，第232行，新__
返回Int64Index（subar.astype（'i8'），copy=copy，
溢出错误：Python int太大，无法转换为C long

我如何解决这个问题

排序值还有其他选择吗

我对1000个元素数组的数据集进行11级排序。 我需要这个以巨大的速度工作，因为整个转换点 用二进制数代替字符串组合是为了获得巨大的速度

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非常奇怪，这个问题发生在我的ubuntu服务器上，它是一台64位c4.5的大型计算机，但在我的macbook上却没有发生。

正如Scot在评论中提到的， 对非常大的数字使用

float

，对我来说很有效

collection = [{'val1': 1, 'val2': 21267647942462174285355641184253378561*1.0}, 
              {'val1': 2, 'val2': 42535295884924348570711282368506757122*1.0}]

也可作为排序的备选方案

sorted(collection, key=lambda x: (-x['val1'], -x['val2']))

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如果将数据读入列表，是否仍然无法排序？实际上，如果使用

import sys

；

sys.maxsize>

，您将看到问题（如

溢出错误所示）显示整数对于Python来说太大，或者您的machineThanks为我工作。请非常小心地将值更改为浮点数，您会发现您失去了精度，并且一些数字不会有什么不同。请尝试这是Python，以了解我指的是int（float（123456789001234567））
sorted(collection, key=lambda x: (-x['val1'], -x['val2']))