Pandas DataFrame sort_index()函式
Suraj Joshi
2023年1月30日
2021年2月28日
-
pandas.DataFrame.sort_index()
方法 -
示例:使用
sort_index()
方法對 Pandas DataFrame 進行索引排序 -
示例:使用
sort_index()
方法對 Pandas DataFrame 的列進行排序
本教程介紹瞭如何使用 pandas.DataFrame.sort_index()
方法,根據索引對 Pandas DataFrame 進行排序。
我們將使用上面例子中顯示的 DataFrame 來解釋如何根據索引值對 Pandas DataFrame 進行排序。
import pandas as pd
pets_df = pd.DataFrame({
'Pet': ["Dog","Cat","Rabbit","Fish"],
'Name':["Rocky","Luna","Coco","Finley"] ,
'Age(Years)': [3,5,5,4],
},index=["4","2","1","3"])
print(pets_df)
輸出:
Pet Name Age(Years)
4 Dog Rocky 3
2 Cat Luna 5
1 Rabbit Coco 5
3 Fish Finley 4
pandas.DataFrame.sort_index()
方法
語法
DataFrame.sort_index(axis=0,
level=None,
ascending=True,
inplace=False,
kind='quicksort',
na_position='last',
sort_remaining=True,
by=None)
引數
axis |
沿行(axis=0 )或列(axis=1 )排序 |
level |
整數或列表。根據指定的索引級別的值進行排序 |
ascending |
按升序排序(ascending=True )或降序排序(ascending=False ) |
inplace |
布林型。如果為 True ,則在原地修改呼叫者的 DataFrame。 |
kind |
使用哪種排序演算法。預設值:quicksort |
na_position |
將 NaN 值放在開頭(na_position=first )或結尾(na_position=last )。 |
sort_remaining |
布林型。如果為 True ,則在按 index=multilevel 的指定級別排序後,也按其他級別排序(按順序)。 |
ignore_index |
布林值。如果為 True,則結果軸的標籤將為 0,1,… n-1。 |
key |
可呼叫物件。如果不是 None 的話,則在排序之前將這個 key 函式應用於索引值。 |
返回
如果 inplace
為 True
,返回沿指定軸按索引排序的 DataFrame,否則為 “None”。
預設情況下,我們設定 axis=0
,代表 DataFrame 將沿行軸排序或按索引值排序。如果我們設定 axis=1
,將對 DataFrame 的列進行排序。預設情況下,該方法將以升序對 DataFrame 進行排序。如果要按降序對 DataFrame 進行排序,我們設定 ascending=False
。
示例:使用 sort_index()
方法對 Pandas DataFrame 進行索引排序
import pandas as pd
pets_df = pd.DataFrame({
'Pet': ["Dog","Cat","Rabbit","Fish"],
'Name':["Rocky","Luna","Coco","Finley"] ,
'Age(Years)': [3,5,5,4],
},index=["4","2","1","3"])
sorted_df=pets_df.sort_index()
print("Initial DataFrame:")
print(pets_df,"\n")
print("DataFrame Sorted by Index Values:")
print(sorted_df)
輸出:
Initial DataFrame:
Pet Name Age(Years)
4 Dog Rocky 3
2 Cat Luna 5
1 Rabbit Coco 5
3 Fish Finley 4
DataFrame Sorted by Index Values:
Pet Name Age(Years)
1 Rabbit Coco 5
2 Cat Luna 5
3 Fish Finley 4
4 Dog Rocky 3
它根據索引值按升序對 pet_df
DataFrame 進行排序。要根據索引值對 DataFrame 進行排序,我們需要指定 index
引數。預設情況下,axis
的值是 0
,它對 DataFrame 的行進行排序,即根據索引值對 DataFrame 進行排序。
要根據索引值按降序對 DataFrame 進行排序,我們在 sort_index()
方法中設定 ascending=False
。
import pandas as pd
pets_df = pd.DataFrame({
'Pet': ["Dog","Cat","Rabbit","Fish"],
'Name':["Rocky","Luna","Coco","Finley"] ,
'Age(Years)': [3,5,5,4],
},index=["4","2","1","3"])
sorted_df=pets_df.sort_index(ascending=False)
print("Initial DataFrame:")
print(pets_df,"\n")
print("DataFrame Sorted in Descending order based Index Values:")
print(sorted_df)
輸出:
Initial DataFrame:
Pet Name Age(Years)
4 Dog Rocky 3
2 Cat Luna 5
1 Rabbit Coco 5
3 Fish Finley 4
DataFrame Sorted in Descending order based Index Values:
Pet Name Age(Years)
4 Dog Rocky 3
3 Fish Finley 4
2 Cat Luna 5
1 Rabbit Coco 5
它根據索引值按降序對 pets_df
DataFrame 進行排序。
示例:使用 sort_index()
方法對 Pandas DataFrame 的列進行排序
為了對 Pandas DataFrame 的列進行排序,我們在 sort_index()
方法中設定 axis=1
。
import pandas as pd
pets_df = pd.DataFrame({
'Pet': ["Dog","Cat","Rabbit","Fish"],
'Name':["Rocky","Luna","Coco","Finley"] ,
'Age(Years)': [3,5,5,4],
},index=["4","2","1","3"])
sorted_df=pets_df.sort_index(axis=1)
print("Initial DataFrame:")
print(pets_df,"\n")
print("DataFrame with sorted Columns:")
print(sorted_df)
輸出:
Initial DataFrame:
Pet Name Age(Years)
4 Dog Rocky 3
2 Cat Luna 5
1 Rabbit Coco 5
3 Fish Finley 4
DataFrame with sorted Columns:
Age(Years) Name Pet
4 3 Rocky Dog
2 5 Luna Cat
1 5 Coco Rabbit
3 4 Finley Fish
它對 pets_df
DataFrame 的列進行排序。按列名升序排序。
Author: Suraj Joshi
Suraj Joshi is a backend software engineer at Matrice.ai.
LinkedIn