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    Pandas索引排序?df.sort_index()的實現方法

    發布時間:2022-07-25 13:33:56 來源:億速云 閱讀:97 作者:栢白 欄目:開發技術

    這篇文章主要介紹了Pandas索引排序 df.sort_index()的實現方法,具有一定借鑒價值,需要的朋友可以參考下。下面就和我一起來看看吧。

    df.sort_index()實現按索引排序,默認以從小到大的升序方式排列,如希望按降序排列,傳入ascending = False

    import pandas as pd
     
    df = pd.DataFrame([['liver','E',89,21,24,64],
                       ['Arry','C',36,37,37,57],
                       ['Ack','A',57,60,18,84],
                       ['Eorge','C',93,96,71,78],
                       ['Oah','D',65,49,61,86]
                      ], 
                       columns = ['name','team','Q1','Q2','Q3','Q4'])
     
    # 索引降序
    res1 = df.sort_index(ascending=False)
     
    # 按列索引名排序:
    # 在索引方向上排序
    res2 = df.sort_index(axis=1, ascending=False)

    結果展示

    df

    Pandas索引排序?df.sort_index()的實現方法

    res1

    Pandas索引排序?df.sort_index()的實現方法

    res2

    Pandas索引排序?df.sort_index()的實現方法

    擴展

    # 更多方法如下:
    s.sort_index() # 升序排列
    df.sort_index() # df也是按索引進行排序
    df.team.sort_index()
    s.sort_index(ascending=False) # 降序排列
    s.sort_index(inplace=True) # 排序后生效,改變原數據
    # 索引重新0-(n-1)排,可以得到它的排序號
    s.sort_index(ignore_index=True)
    s.sort_index(na_position='first') # 空值在前,另'last'表示空值在后
    s.sort_index(level=1) # 如果多層,排一級
    s.sort_index(level=1, sort_remaining=False) # 這層不排
    # 行索引排序,表頭排序
    df.sort_index(axis=1) # 會把列按列名順序排序

    df.reindex()指定自己定義順序的索引,實現行和列的順序重新定義

    import pandas as pd
     
    df = pd.DataFrame({
            'A':[1,2,3],
            'B':[4,5,6]
            },index=['a','b','c'])
     
    # 按要求重新指定索引順序
    res1 = df.reindex(['c','b','a'])
     
    # 指定列順序
    res2 = df.reindex(['B','A'], axis=1)

    結果展示

    df

    Pandas索引排序?df.sort_index()的實現方法

    res1

    Pandas索引排序?df.sort_index()的實現方法

    res2

    Pandas索引排序?df.sort_index()的實現方法

    以上就是Pandas索引排序 df.sort_index()的實現方法的詳細內容了,看完之后是否有所收獲呢?如果想了解更多相關內容,歡迎來億速云行業資訊!

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