reshape(3, 4), index=["a", "b", "c"]) print(b) # 对列索引是2的列进行降序排序 values_sorted = b.sort_values(2, ascending=False) print("-" * 20, "\n", values_sorted) # 对行索引是“a“的行进行降序排序 values_sorted1 = b.sort_values(
如上所示,sort_index方法按照索引的升序对整个DataFrame进行了排序。 对指定列进行排序我们还可以使用sort_index方法对DataFrame中的指定列进行排序,如下所示: import pandas as pd data = {'A': [1, 3, 2], 'B': [4, 1, 3]} df = pd.DataFrame(data) # 按列'A'升序排序,再按列'B'升序排序 sor...
你可以直接调用sort_index()方法对DataFrame或Series的index进行排序。默认情况下,排序是升序的。如果你需要降序排序,可以设置参数ascending=False: python sorted_df = df.sort_index() # 升序排序 # sorted_df = df.sort_index(ascending=False) # 降序排序 打印或返回排序后的DataFrame或Series以验证结果: 最后...
df_sorted = df_shuffle.sort_index()print(df_sorted.head())# 判断索引是否是递增的:是的话(二分查找)print(df_sorted.index.is_monotonic_increasing) # True# 判断索引是否是有序的:是的话(哈希查找)print(df_sorted.index.is_unique) # True"""3.使用index能自动对齐数据包括series和dataframe"""# ...
sorted_index :pandas.Index indexer :numpy.ndarray, optional 指数本身所排序的指数。 例子#1:使用Index.sort_values()函数对索引中存在的值进行排序。 # importing pandas as pdimportpandasaspd# Creating the indexidx=pd.Index(['Beagle','Pug','Labrador','Sephard','Mastiff','Husky'])# Print the ind...
为了对 Pandas DataFrame 的列进行排序,我们在sort_index()方法中设置axis=1。 importpandasaspdpets_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.so...
print(df_sorted_multi)输出结果 解释 升序排序：按照 `'Sales'` 列的值从小到大排序，`200` 排在最前面，`500` 排在最后面。降序排序：通过设置 `ascending=False`，按照 `'Sales'` 列的值从大到小排序，`500` 排在最前面，`200` 排在最后面。多列排：首先按照 `'Region'` 列升序排序，然后在同一...
就地使用 .sort_index() 结论 学习Pandas排序方法是开始或练习使用 Python进行基本数据分析的好方法。最常见的数据分析是使用电子表格、SQL或pandas 完成的。使用 Pandas 的一大优点是它可以处理大量数据并提供高性能的数据操作能力。 在本教程中,您将学习如何使用.sort_values()和.sort_index(),这将使您能够有效地...
'b'),('z','a')],names=['first','second'])df=pd.DataFrame(data,index=index)# 自定义排序函数defcustom_sort(x):ifx=='a':return1elifx=='b':return2else:return0# 对第二个索引级别进行自定义排序df_sorted=df.sort_index(level='second',key=lambdax:x.map(custom_sort))print(df_sorted...
如果不给序列一个指定的索引值,则序列自动生成一个从0开始的自增索引,可以通过index查看。 s1 = pd.Series(np.array([1,1,2,3,5,8])) s1 0 1 1 1 2 2 3 3 4 5 5 8 dtype: int32 s1.index RangeIndex(start=0, stop=6, step=1) ...