字符串排序按ascii码逐位比较，非数值大小，如["a1","a2","a10"]→["a1","a10","a2"]，因"a1"短于"a10"且"1"
你提到的 arsort 实际是 PHP 的函数（Python 中没有 arsort），但问题核心很典型：**数字字符串作为索引或元素参与排序时，顺序“错乱”**。这在 Python 中也高频出现，本质不是 bug，而是字符串比较逻辑与人类直觉的差异。
字符串按 ASCII 码逐位比对，不是按数值大小
比如列表 ["a1", "a2", "a10"] 直接排序得到 ["a1", "a10", "a2"]，因为：
-
"a1"和"a10"前两位相同（'a','1'）； - 接着比第三位：
"a1"已结束，"a10"还有'0'→ 字符串短的排前面； -
"a10"和"a2"比第二位：'1'的 ASCII 是 49，'2'是 50 → 所以"a10" 。
同理，["10", "2", "1"] 排序为 ["1", "10", "2"] —— 全是字符比对，和数字大小无关。
索引本身是字符串时，sort_index() 也会“错乱”
Pandas 的 df.sort_index() 对字符串索引（如 ["row1", "row10", "row2"]）同样执行字典序排序：
-
"row1""row10" "row2"（因为'1' ）； - 结果是
["row1", "row10", "row2"]，而非你期待的["row1", "row2", "row10"]。
这不是 Pandas 的缺陷，而是它忠实执行字符串比较规则的表现。
解决方法：用 key 提取数字部分转为整数再比
关键思路是：**把“可读数字”从字符串中解析出来，用数值参与排序**。
- 对普通列表：
sorted(lst, key=lambda x: (x[0], int(x[1:])))（适用于"a1"类格式）；
或更通用：
sorted(lst, key=lambda x: [int(s) if s.isdigit() else s for s in re.split(r'(\d+)', x)])（自然排序）； - 对 DataFrame 字符串索引：
df.sort_index(key=lambda idx: [int(x) if x.isdigit() else x for x in re.split(r'(\d+)', idx)])（Pandas 1.4+ 支持 key 参数）； - 若索引是纯数字字符串（如
["1", "10", "2"]），最简写法：
df.sort_index(key=lambda x: int(x))。
额外提醒：别混淆 sort_values 和 sort_index
很多人误以为 sort_index() 能“恢复原始顺序”，其实它只按当前索引值排序。如果索引已被重置为 [0,1,2]，再调用 sort_index() 不会还原数据物理顺序 —— 它只是把 [0,1,2] 再排一遍。真正保留原始顺序，得提前加列：
df["__orig_idx"] = range(len(df))，之后用 df.sort_values("__orig_idx")。
