熊貓排序（）忽略負號

我想排序一個熊貓df，但我遇到了負值的問題。熊貓排序（）忽略負號

import pandas as pd 
df = pd.read_csv('File.txt', sep='\t', header=None) 

#Suppress scientific notation (finally) 
pd.set_option('display.float_format', lambda x: '%.8f' % x) 

print(df) 
print(df.dtypes) 
print(df.shape) 

b = df.sort(axis=0, ascending=True) 
print(b)

這給了我升序，但完全無視標誌。

SPATA1 -0.00000005 
HMBOX1 0.00000005 
SLC38A11 -0.00000005 
RP11-571M6.17 0.00000004 
GNRH1 -0.00000004 
PCDHB8 -0.00000004 
CXCL1 0.00000004 
RP11-48B3.3 -0.00000004 
RNFT2 -0.00000004 
GRIK3 -0.00000004 
ZNF483 0.00000004 
RP11-627G18.1 0.00000003

任何想法我做錯了什麼？

感謝

來源

2016-02-13 Carol M

您可以發佈原始File.txt的樣本以使用嗎？ –

這是文件。謝謝你https://drive.google.com/file/d/0Bzv1SNKM1p4uc0FCU2xyZEZnWkk/view?usp=sharing –

你甚至讀過文檔字符串嗎？您正在按列標籤排序。 – Goyo

加載文件用：

df = pd.read_csv('File.txt', sep='\t', header=None)

由於sort(....)已被棄用，你可以使用sort_values：

b = df.sort_values(by=[1], axis=0, ascending=True)

其中[1]是你的價值觀列。對我來說，這將返回：

   0   1 
0   ACTA1 -0.582570 
1   MT-CO1 -0.543877 
2    CKM -0.338265 
3   MT-ND1 -0.306239 
5   MT-CYB -0.128241 
6   PDK4 -0.119309 
8   GAPDH -0.090912 
9   MYH1 -0.087777 
12 RP5-940J5.9 -0.074280 
13   MYH2 -0.072261 
16   MT-ND2 -0.052551 
18   MYL1 -0.049142 
19   DES -0.048289 
20   ALDOA -0.047661 
22   ENO3 -0.046251 
23   MT-CO2 -0.043684 
26 RP11-799N11.1 -0.034972 
28   TNNT3 -0.032226 
29   MYBPC2 -0.030861 
32   TNNI2 -0.026707 
33   KLHL41 -0.026669 
34   SOD2 -0.026166 
35   GLUL -0.026122 
42   TRIM63 -0.022971 
47   FLNC -0.018180 
48   ATP2A1 -0.017752 
49   PYGM -0.016934 
55 hsa-mir-6723 -0.015859 
56   MT1A -0.015110 
57   LDHA -0.014955 
..   ...  ... 
60 RP1-178F15.4 0.013383 
58   HSPB1 0.014894 
54   UBB 0.015874 
53  MIR1282 0.016318 
52   ALDH2 0.016441 
51   FTL 0.016543 
50 RP11-317J10.2 0.016799 
46 RP11-290D2.6 0.018803 
45   RRAD 0.019449 
44   MYF6 0.019954 
43   STAC3 0.021931 
41 RP11-138I1.4 0.023031 
40   MYBPC1 0.024407 
39   PDLIM3 0.025442 
38   ANKRD1 0.025458 
37   FTH1 0.025526 
36  MT-RNR2 0.025887 
31   HSPB6 0.027680 
30 RP11-451G4.2 0.029969 
27 AC002398.12 0.033219 
25  MT-RNR1 0.040741 
24   TNNC1 0.042251 
21   TNNT1 0.047177 
17   MT-ND3 0.051963 
15  MTND1P23 0.059405 
14    MB 0.063896 
11   MYL2 0.076358 
10   MT-ND5 0.076479 
7    CA3 0.100221 
4   MT-ND6 0.140729 

[18152 rows x 2 columns]

來源

2016-02-13 18:35:01

非常感謝Fabio的工作。 –

熊貓排序（）忽略負號

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