按索引排序——sort_index()

sort_index(axis=0, level=None, ascending=True, inplace=False, kind=‘quicksort’, na_position=‘last’,sort_remaining=True)

上述方法中常用参数：

axis：轴索引（排序的方向），0表示按index，1表示按columns

level：若不为None，则对指定索引级别的值进行排序

ascending：是否升序排列，默认为True，表示升序

inplace：默认为False，表示对数据表进行排序，不创建新的实例

kind：选择排序算法

这里只举例kind参数的作用，其他参数在下文的应用中会被用到

arrays = [np.array(['qux', 'qux', 'foo', 'foo','baz', 'baz', 'bar', 'bar']),np.array(['two', 'one', 'two', 'one','two', 'one', 'two', 'one'])]
s = pd.Series([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8], index=arrays)
print("s:\n", s)
print("s.sort_index(level=0):\n", s.sort_index(level=0))
print("s.sort_index(level=1:\n", s.sort_index(level=1))

输出结果：

s:
qux  two    1one    2
foo  two    3one    4
baz  two    5one    6
bar  two    7one    8
dtype: int64s.sort_index(level=0)：
bar  one    8two    7
baz  one    6two    5
foo  one    4two    3
qux  one    2two    1
dtype: int64s.sort_index(level=1：
bar  one    8
baz  one    6
foo  one    4
qux  one    2
bar  two    7
baz  two    5
foo  two    3
qux  two    1
dtype: int64

对Series排序

import pandas as pd
import numpy as npser_obj = pd.Series(range(10, 15), index=[5, 1, 3, 1, 2])
print("ser_obj:\n", ser_obj)
print("sort:\n", ser_obj.sort_index())  # 升序排列
print("Descending order:\n", ser_obj.sort_index(ascending=False))  # 降序排列

输出结果：

ser_obj:5    10
1    11
3    12
1    13
2    14
dtype: int64
sort:1    11
1    13
2    14
3    12
5    10
dtype: int64
Descending order:5    10
3    12
2    14
1    11
1    13
dtype: int64

对DataFrame排序

df_obj = pd.DataFrame(np.arange(12).reshape(3, 4), index=[2, 1, 3])
print("df_obj:\n", df_obj)
print("sort:\n", df_obj.sort_index())
print("Descending order:\n", df_obj.sort_index(axis=1, ascending=False))
# 按columns进行降序排序

输出结果：

df_obj:0  1   2   3
2  0  1   2   3
1  4  5   6   7
3  8  9  10  11
sort:0  1   2   3
1  4  5   6   7
2  0  1   2   3
3  8  9  10  11
Descending order:3   2  1  0
2   3   2  1  0
1   7   6  5  4
3  11  10  9  8

按值排序——sort_value()

sort_value(by, axis=0, ascending=True, inplace=False, kind=‘quicksort’, na_position=‘last’)

上述方法中常用参数：

by：表示排序的列

na_position：为first则将NaN值放在开头；为last则将NaN值放在最后

对Series进行排序

ser_obj1 = pd.Series([4, np.nan, 6, np.nan, -3, 2])
print("ser_obj1:\n", ser_obj1)
print("ser_obj1.sort_values():\n", ser_obj1.sort_values())  # 按值升序排列
print("sort_values(na_position='first'):\n", ser_obj1.sort_values(na_position='first'))

输出结果：

ser_obj1:0    4.0
1    NaN
2    6.0
3    NaN
4   -3.0
5    2.0
dtype: float64
ser_obj1.sort_values():4   -3.0
5    2.0
0    4.0
2    6.0
1    NaN
3    NaN
dtype: float64
sort_values(na_position='first'):1    NaN
3    NaN
4   -3.0
5    2.0
0    4.0
2    6.0
dtype: float64

对DataFrame进行排序

df_obj1 = pd.DataFrame([[0.4, -0.1, -0.3, 0.0],[0.2, 0.6, -0.1, -0.7],[0.8, 0.6, -0.5, 0.1]])
print("df_obj1:\n", df_obj1)
print("df1.value:\n", df_obj1.sort_values(by=2, ascending=False))
# 对列索引为2的数据进行降序排序

输出结果：

df_obj1:0    1    2    3
0  0.4 -0.1 -0.3  0.0
1  0.2  0.6 -0.1 -0.7
2  0.8  0.6 -0.5  0.1
df1.value:0    1    2    3
1  0.2  0.6 -0.1 -0.7
0  0.4 -0.1 -0.3  0.0
2  0.8  0.6 -0.5  0.1

Pandas数据排序——【按索引排序sort_index()方法、按值排序sort_value()方法】相关推荐

Cris 的 Python 数据分析笔记 05：Pandas 数据读取，索引，切片，计算，列整合，过滤，最值
Pandas 数据读取,索引,切片,计算,列整合,过滤,最值文章目录 Pandas 数据读取,索引,切片,计算,列整合,过滤,最值 1. read_csv 函数 2. DataFrame 数据结构的 ...
pandas按照索引来赋值，按照数据表的索引批量给某一个变量赋值的方法。
df_test = pd.DataFrame(np.arange(40).reshape(10, 4), columns=['a', 'b', 'c', 'd'], index=np.arange(1 ...
pandas数据读取处理详解
文章目录数据读取 read_table:读取txt文本文件逐块读取 read_excel:读取excel文件读取一个工作簿下多个sheet:ExcelFile类 read_fwf:读取固定宽度文 ...
java map 值排序_使用Java8 Stream API对Map类型按照键或值进行排序
在这篇文章中,您将学习如何使用Java对Map按照键或值进行排序.前几日有位朋友面试遇到了这个问题,看似很简单的问题,但是如果不仔细研究一下也是很容易让人懵圈的面试题.所以我决定写这样一篇文章.在Ja ...
2021年大数据常用语言Scala（十）：基础语法学习方法
目录方法定义方法返回值类型推断方法一个类可以有自己的方法,scala中的方法和Java方法类似.但scala与Java定义方法的语法是不一样的. 定义方法语法 def methodName ...
表达式求值（二叉树方法/C++语言描述）（二）
表达式二叉树节点的数据可能是运算数或运算符,可以使用一个联合体进行存储:同时还需要一个变量来指示存储的是运算数还是运算符,可以采用和栈方法求值中一样的枚举类型TokenType: 1 typedef ...
反射java调用方法_java 使用反射调用方法
每个Method的对象对应一个具体的底层方法.获得Method对象后,程序可以使用Method里面的invoke方法来执行该底层方法. Object invoke(Object obj,Object ...
Pandas数据排序，人人都能学会的几种方法
来源:Python数据之道 (ID:PyDataLab) 作者:阳哥 Pandas 可以说是在Python数据科学领域应用最为广泛的工具之一. Pandas是一种高效的数据处理库,它以 datafr ...
Python数据攻略-Pandas数据排序方法
大家好,我是Mr数据杨.我们从数据准备开始,这如同三国的战争前的备战,必须有充足的粮草和士兵.而.sort_values()和.sort_index()方法,则像是战争中的行军路线,决定着军队的移动顺 ...

Pandas数据排序——【按索引排序sort_index()方法、按值排序sort_value()方法】

文章目录

按索引排序——sort_index()

对Series排序

对DataFrame排序

按值排序——sort_value()

对Series进行排序

对DataFrame进行排序

Pandas数据排序——【按索引排序sort_index()方法、按值排序sort_value()方法】相关推荐

最新文章

热门文章