팬 어스 데이터 프레임을 어휘가 아닌 것으로 정렬하는 방법은 무엇입니까?

Question

은 내가 다음 dataframe에서 credit을 정렬 할 것은 (() 나는 또한 일종의 시도했다) sort_values ​​() 함수를 사용하는 것입니다

df.sort_values('credit', ascending=False, inplace=True) 

문제는 크레딧는 아래와 같이 분류되어 있는지 :

   i credit   m reg_date   b  id 
---------------------------------------------------------------------- 
238    0 4600000.00  0 2014-04-14  False 102214 
127    0 4600000.00  0 2014-12-30  False 159479 
13    0 16800000.00  0 2015-01-12  False 163503 
248    0 16720000.00  0 2012-11-11  False 5116 

오름차순은 False입니다. 따라서 4600000.00은 다른 크레딧보다 먼저 나타납니다. 그러나 이것은 내가 원하는 것이 아닙니다. 값을 기준으로 정렬하고 싶었습니다. 그래서 16800000.00 위의 샘플과 16720000.00은 4600000.00 이전이어야합니다. 어떻게이 Dataframe을 어휘 적이 지 않은 것으로 정렬 하는가?

편집-1 :
데이터는 그 이상이며, 포함 할 수 있습니다

120    0 16708000.00  0 2013-12-17  False 51433 
248    0 16720000.00  0 2012-11-11  False 5116 
13    0 16800000.00  0 2015-01-12  False 163503 
21    0 4634000.00  0 2014-12-29  False 159239 
136    0 4650000.00  0 2012-11-07  False 4701 
..   ...   ...  ...   ...  ...  ... 
231    0 7715000.00  0 2014-02-15  False 83936 
182    0 7750000.00  0 2015-07-13  False 201584 

Answer 1

입력 float 별도로 열을 정렬하고 원래의 인덱스

에게 슬라이스 인덱스를 사용할 수 귀하의 경우 :

import pandas as pd 
from StringIO import StringIO 

text = """136    0 4650000.00  0 2012-11-07  False 4701 
231    0 7715000.00  0 2014-02-15  False 83936 
13    0 16800000.00  0 2015-01-12  False 163503 
120    0 16708000.00  0 2013-12-17  False 51433 
248    0 16720000.00  0 2012-11-11  False 5116 
21    0 4634000.00  0 2014-12-29  False 159239 
182    0 7750000.00  0 2015-07-13  False 201584 
""" 

df = pd.read_csv(StringIO(text), delim_whitespace=True, 
       header=None, index_col=0, 
       names=['i', 'credit', 'm', 'reg_date', 'b', 'id']) 

print df.loc[df.credit.astype(float).sort_values(ascending=False).index] 

    i  credit m reg_date  b  id 
13 0 16800000.0 0 2015-01-12 False 163503 
248 0 16720000.0 0 2012-11-11 False 5116 
120 0 16708000.0 0 2013-12-17 False 51433 
182 0 7750000.0 0 2015-07-13 False 201584 
231 0 7715000.0 0 2014-02-15 False 83936 
136 0 4650000.0 0 2012-11-07 False 4701 
21 0 4634000.0 0 2014-12-29 False 159239