根据csv文件某一列字符串中某个数字排序

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文件如下所示：

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根据第一列第四个数字大小进行排序（请注意“汉字”顺序需要与前面的视频顺序对应）

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解决思路：

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1、把数据提取出来
2、把第一列split成列表
3、zip组合：拆分后的列表与第二列,由于key是可哈希的且不能是列表，而value是可以修改，所以把第一列当value,第二列当key， dict转换为字典
4、依据value,使用sorted排序
5、通过for：循环排序后的结果，把拆分的数据join组合后，分别追加到两个空列表，再次zip即可（为了把两列的顺序调换回来）（可能有人会有疑问：为什么不采用“键值对”反转的形式，而搞得那么麻烦，在第二步骤也讲了，字典的key不能是列表，所以不能通过反转键值对解决）
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具体代码如下：

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import os
import pandas as pd
path=r"C:\Users\jam96\PycharmProjects\all_module\pandas_test\a"
dir_path=os.path.dirname(os.path.abspath(__file__))
result_path=os.path.join(dir_path,"data")
if not os.path.exists(result_path):
    os.mkdir(result_path)

files=os.listdir(path)
print(files)
num=1
for i in files:
    res=pd.read_csv(filepath_or_buffer=os.path.join(path,i),header=None)
    a=res.values[:,0]
    b=res.values[:,1]
    d=[]
    for i in a:
        c=i.split("_")
        d.append(c)
    new=dict(zip(b,d))
    #sorted返回的是列表
    new1=sorted(new.items(),key=lambda x:int(x[1][3]))
    k=[]
    j=[]
    for i in new1:
        k.append(i[0])
        j.append("_" .join(i[1]))
    result=zip(j,k)

    pd1=pd.DataFrame(data=result)

    pd1.to_csv(result_path+os.path.sep+"C00"+str(num)+".csv",index=False,header=None)
    num+=1

运行结果如下：

优化代码

后来发现以上代码写的冗余，其实没必要那么复杂，另一方面是由于对字典的掌握熟练度不够，优化后的代码如下：

import  pandas as pd
#csv文件路径
path=r"D:\TestSet\csv\dms\abc.csv"
#读csv文件
res=pd.read_csv(path,encoding="gbk",header=None)
#得到第一列与第二列
a=res.values[:,0]
b=res.values[:,1]
#把第一列的数据与第二列结合起来
c=dict(zip(a,b))
#根据key的第四项大小进行排序，请注意使用了“int”对结果进行了强制转换为整型
d=sorted(c.items(),key=lambda x:int(x[0].split("_")[3]))
#把排序后的结果再次写入新的csv
e=pd.DataFrame(data=d)
e.to_csv(path_or_buf=r"C:\Users\xdjiang6\PycharmProjects\日志结果批量修改标注集\data\a.csv",index=False,header=None)