pandas.DataFrame Series排序的使用(sort_values，sort_index)

目录

• 按元素排序sort_values（）
• 升序，降序（参数ascending）
• 多列排序
• 缺失值NaN的处理（参数na_position）
• 更改原始对象（参数inplace）
• 按行方向排序（参数axis）
• 按索引排序（行名/列名）sort_index（）
• 按行名索引排序
• 升序，降序（参数ascending）
• 更改原始对象（参数inplace）
• 按列名列排序（参数axis）

要对pandas.DataFrame和pandas.Series进行排序，可以使用sort_values（）和sort_index（）方法。

请注意，旧版本中存在的sort（）方法已废弃。

按元素排序sort_values（）

• 升序，降序（参数ascending）
• 多列排序
• 缺失值NaN的处理（参数na_position）
• 更改原始对象（参数inplace）

按行方向排序（参数axis）

• 按索引排序（行名/列名）sort_index（）
• 按行名索引排序
• 升序，降序（参数ascending）
• 更改原始对象（参数inplace）
• 按列名列排序（参数axis）

以以下数据为例。

import pandas as pd

df = pd.read_csv('./data/17/sample_pandas_normal.csv')
print(df)
#    name age state point
# 0  Alice  24  NY   64
# 1   Bob  4开发者_JAVA入门2  CA   92
# 2 Charlie  18  CA   70
# 3   Dave  68  TX   70
# 4  Ellen  24  CA   88
# 5  Frank  30  NY   57

示例是pandas.DataFrame，但是pandas.Series也具有sort_values（）和sort_index（），因此用法是相同的。

按元素排序sort_values（）

使用sort_values（）方法根据元素值进行排序。

在第一个参数（by）中指定要排序的列的标签（列名）。

df_s = df.sort_values('state')
print(df_s)
#       name  age state  point
# 1      Bob   42    CA     92
# 2  Charlie   18    CA     70
# 4    Ellen   24    CA     88
# 0    Alice   24    NY     64
# 5    Frank   30    NY     57
# 3     Dave   68    TX     70

升序，降序（参数ascending）

默认为升序。如果要使用降序，请将升序参数设置为False。

df_s = df.sort_values('state', ascending=False)
print(df_s)
#       name  age state  point
# 3     Dave   68    TX     70
# 0    Alice   24    NY     64
# 5    Frank   30    NY     js57
# 1      Bob   42    CA     92
# 2  Charlie   18    CA     70
# 4    Ellen   24    CA     88

多列排序

如果将第一个参数指定为列表，则可以按多列排序。

从列表的后面开始顺序排序的图像。最后，它按列表中的第一列排序。

df_s = df.sort_values(['state', 'age'])
print(df_s)
#    name age state point
# 2 Charlie  18  CA   70
# 4  Ellen  24  CA   88
# 1   Bob  42  CA   92
# 0  Alice  24  NY   64
# 5  Frank  30  NY   57
www.devze.com# 3   Davejs  68  TX   70

df_s = df.sort_values(['age', 'state'])
print(df_s)
#    name age state point
# 2 Charlie  18  CA   70
# 4  Ellen  24  CA   88
# 0  Alice  24  NY   64
# 5  Frank  30  NY   57
# 1   Bob  42  CA   92
# 3   Dave  68  TX   70

如果将升序参数指定为列表，则可以为每列选择升序或降序。

df_s = df.sort_values(['age', 'state'], ascending=[True, False])
print(df_s)
#       name  age state  point
# 2  Charlie   18    CA     70
# 0    Alice   24    NY     64
# 4    Ellen   24    CA     88
# 5 http://www.devze.com   Frank   30    NY     57
# 1      Bob   42    CA     92
# 3     Dave   68    TX     70

缺失值NaN的处理（参数na_position）

如果缺少值NaN，则默认情况下将对其排序。

df_nan = df.copy()
df_nan.iloc[:2, 1] = pd.np.nan
print(df_nan)
#    name  age state point
# 0  Alice  NaN  NY   64
# 1   Bob  NaN  CA   92
# 2 Charlie 18.0  CA   70
# 3   Dave 68.0  TX   70
# 4  Ellen 24.0  CA   88
# 5  Frank 30.0  NY   57

df_nan_s = df_nan.sort_values('age')
print(df_nan_s)
#    name  age state point
# 2 Charlie 18.0  CA   70
# 4  Ellen 24.0  CA   88
# 5  Frank 30.0  NY   57
# 3   Dave 68.0  TX   70
# 0  Alice  NaN  NY   64
# 1   Bob  NaN  CA   92

如果参数na_position =‘first’，它将被安排在开头。

df_nan_s = df_nan.sort_values('age', na_position='first')
print(df_nan_s)
#       name   age state  point
# 0    Alice   NaN    NY     64
# 1      Bob   NaN    CA     92
# 2  Charlie  18.0    CA     70
# 4    Ellen  24.0    CA     88
# 5    Frank  30.0    NY     57
# 3     Dave  68.0    TX     70

要删除缺少的值或将其替换为另一个值，请参阅以下文章。

Pandas删除，替换并提取其中的缺失值NaN(dropna,fillna,isnull)

更改原始对象（参数inplace）

默认情况下，将返回一个新的排序对象，但是如果inplace参数为True，则原始对象本身将被更改。

df.sort_values('state', inplace=True)
print(df)
#       name  age state  point
# 1      Bob   42    CA     92
# 2  Charlie   18    CA     70
# 4    Ellen   24    CA     88
# 0    Alice   24    NY     64
# 5    Frank   30    NY     57
# 3     Dave   68    TX     70

按行方向排序（参数axis）

与前面的示例一样，默认排序为列（垂直）。

如果要按行方向排序，请将参数轴设置为1。其他参数与前面的示例相同。

由于如果数值和字符串混合使用会发生错误，因此在此处删除字符串列，仅显示数值列。有关drop（）方法，请参见以下文章。

Pandas.DataFrame删除指定行和列（drop

df_d = df.drop(['name', 'state'], axis=1)
print(df_d)
#  age point
# 1  42   92
# 2  18   70
# 4  24   88
# 0  24   64
# 5  30   57
# 3  68   70

df_d .sort_values(by=1, axis=1, ascending=False, inplace=True)
print(df_d)
#  point age
# 1   92  42
# 2   70  18
# 4   88  24
# 0   64  24
# 5   57  30
# 3   70  68

按索引排序（行名/列名）sort_index（）

使用sort_index（）方法按索引（行名/列名）排序。

按行名索引排序

默认情况下，sort_index（）根据行名在列方向（垂直方向）上排序。

print(df)
#    name age state point
# 1   Bob  42  CA   92
# 2 Charlie  18  CA   70
# 4  Ellen  24  CA   88
# 0  Alice  24  NY   64
# 5  Frank  30  NY   57
# 3   Dave  68  TX   70

df_s = df.sort_index()
print(df_s)
#    name age state point
# 0  Alice  24  NY   64
# 1   Bob  42  CA   92
# 2 Charlie  18  CA   70
# 3   Dave  68  TX   70
# 4  Ellen  24  CA   88
# 5  Frank  30  NY   57

升序，降序（参数ascending）

与sort_values（）一样，默认值为升序。如果要使用降序，请将升序参数设置为False。

df_s = df.sort_index(ascending=False)
print(df_s)
#       name  age state  point
# 5    Frank   30    NY     57
# 4    Ellen   24    CA     88
# 3     Dave   68    TX     70
# 2  Charlie   18    CA     70
# 1      Bob   42    CA     92
# 0    Alice   24    NY     64

更改原始对象（参数inplace）

与sort_values（）一样，可以指定参数inplace。如果为True，则更改原始对象。

df.sort_index(inplace=True)
print(df)
#       name  age state  point
# 0    Alice   24    NY     64
# 1      Bob   42    CA     92
# 2  Charlie   18    CA     70
# 3     Dave   6js8    TX     70
# 4    Ellen   24    CA     88
# 5    Frank   30    NY     57

按列名列排序（参数axis）

与sort_values（）类似，如果设置了参数axis = 1，则根据列名在行方向（水平方向）上进行排序。可以像前面的示例一样使用其他参数。

df_s = df.sort_index(axis=1)
print(df_s)
#  age   name point state
# 0  24  Alice   64  NY
# 1  42   Bob   92  CA
# 2  18 Charlie   70  CA
# 3  68   Dave   70  TX
# 4  24  Ellen   88  CA
# 5  30  Frank   57  NY

df.sort_index(axis=1, ascending=False, inplace=True)
print(df)
#  state point   name age
# 0  NY   64  Alice  24
# 1  CA   92   Bob  42
# 2  CA   70 Charlie  18
# 3  TX   70   Dave  68
# 4  CA   88  Ellen  24
# 5  NY   57  Frank  30

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