一,按照索引排序(sort by index) 对于一个Series或DataFrame,可以按照索引进行排序,使用sort_index()函数来实现索引的排序: DataFrame.sort_index(axis=0, level=None, ascending=True, inplace=False, kind='quicksort', na_position='last', sort_remaining=True, ignore_index=False, key=None) 参数axis用于...
Series当中的排序方法有两个,一个是sort_index,顾名思义根据Series中的索引对这些值进行排序。另一个是sort_values,根据Series中的值来排序。这两个方法都会返回一个新的Series: 索引排序 对于DataFrame来说也是一样,同样有根据值排序以及根据索引排序这两个功能。但是由于DataFrame是一个二维的数据,所以在使用上会有...
排序是我们一个非常基本的需求,在pandas当中将这个需求进一步细分,细分成了根据索引排序以及根据值排序。我们先来看看Series当中的排序方法。 Series当中的排序方法有两个,一个是sort_index,顾名思义根据Series中的索引对这些值进行排序。另一个是sort_values,根据Series中的值来排序。这两个方法都会返回一个新的Series...
>>>s.sort_index(ascending=False)4d3a2b1c dtype:object 就地排序 >>>s.sort_index(inplace=True)>>>s1c2b3a4d dtype:object 默认情况下,NaN 放在最后,但使用na_position将它们放在开头 >>>s = pd.Series(['a','b','c','d'], index=[3,2,1, np.nan])>>>s.sort_index(na_position='firs...
一、sort_values() 1.1 series.sort_values() 1.2 DataFrame.sort_values() 二、sort_index() DataFrame 和 Series 都可以用.sort_index()或.sort_values() 进行排序。 DataFrame 里面提供的 .sort_index() 通过索引的排序,来对值进行排序。 一、sort_values() ...
pandas-06 Series和Dataframe的排序操作 对pandas中的Series和Dataframe进行排序,主要使用sort_values()和sort_index()。 DataFrame.sort_values(by, axis=0, ascending=True, inplace=False, kind=‘quicksort’, na_position=‘last’) by:列名,按照某列排序 ...
在内部,Series将数值存储在一个普通的NumPy向量中。因此,它继承了它的优点(紧凑的内存布局,快速的随机访问)和缺点(类型同质性,缓慢的删除和插入)。在此基础上,可以通过标签访问Series的值,使用一个叫做index的类似数字的结构。标签可以是任何类型的(通常是字符串和时间戳)。它们不需要是唯一的,但唯一性是提高查询速...
语法: Series.sort_index(axis=0,level=None,升序=True,inplace=False,kind='quicksort ',na_position='last ',sort_remaining=True) 参数: 轴:轴来直接排序。对于系列只能为 0。 级别:如果不是“无”,则对指定索引级别的值进行排序。 升序:排序升序对降序。 到位:如果为真,就地操作。 种类:排序算法的...
Series的排序:Series.sort_values(ascending=True, inplace=False)ascending:默认为True升序排序,为False降序排序 inplace:是否修改原始Series DataFrame的排序:DataFrame.sort values(by, ascending=True, inplace=False)by:字符串或者List<字符串>,单列排序或者多列排序 ...
pandas 的 dataframe 数据对象有两种的排序方式,一种是根据索引标签(index label)排序,另一种是按照指定某一列的值(value)排序,它们分别对应sort_index函数和sort_values函数。 1按索引标签排序 1.1按行索引标签排序 1.2按列索引标签排序 2按值排序 3排序算法 ...