PandasSeries.sort_index()函数用于对给定系列对象的索引标签进行排序。 语法:Series.sort_index(axis=0, level=None, ascending=True, inplace=False, kind=’quicksort’, na_position=’last’, sort_remaining=True) 参数: axis :轴来指导排序。对
1、sort_index:顾名思义是根据index进行排序,常用的参数为: sort_index(axis=0,level=None,ascending:'Union[Union[bool, int], Sequence[Union[bool, int]]]'=True,inplace:'bool'=False,kind:'str'='quicksort',na_position:'str'='last',sort_remaining:'bool'=True,ignore_index:'bool'=False,key...
2. 多级索引的排序 2.1 使用sort_index排序 要对多级索引进行排序,Pandas提供了sort_index函数。我们可以通过指定level参数来选择排序的级别。 # 按年和季度进行排序df_sorted=df.sort_index(level=['年','季度'])print(df_sorted) 1. 2. 3. 输出结果如下: 销售额 年 季度 2020 Q1 200 Q2 250 2021 Q1...
在进行层级变换时,使用sort_index以使得结果按照层级进行字典排序也很常见: 注意:如果索引按照字典顺序从最外层开始排序,那么数据选择性能会更好——调用sort_index(level=0)或sort_index可以得到这样的结果。 2、按层级进行汇总统计 DataFrame和Series中很多描述性和汇总性统计有一个level选项,通过level选项你可以指定你...
注意:在层次化索引的对象上,如果索引时按字典方式从外到内排序(即调用sort_index(level=...)的结果),数据选取操作的性能要好很多。 三.根据级别汇总统计 许多对DataFrame和Series的描述和汇总统计都有一个level选项,它用于指定在某条轴上求和的级别。再以上面那个DataFrame为例,我们可以根据行或列上的级别来进行求...
sort_values:按照值顺序排序 sort_index:按照索引排序 sortlevel:按照级别排序 代码举例如下:sort_index和sortlevel类似 # 按用户年龄降序排序,last表示缺失值数据排在最后面(first) print(df.sort_values('age', ascending=False, na_position='last')) # 多个排序变量,这里以性别和年龄(有先后顺序) print(df....
索引排序。 sort_index() sortlevel() 索引stack与unstack unstack 将一个多级的索引数据 转为 简单的二维形式, level 设置转换的索引层级。 levle=1 stack是unstack的逆操作。 3)索引的设置 与 重置 层级数据维度转换的另一种方法是 行列标签转换。
注意:df. sort_index()可以完成和df. sort_values()完全相同的功能,但python更推荐用只用df. sort_index()对“根据行标签”和“根据列标签”排序,其他排序方式用df.sort_values()。 调用方式 sort_index(axis=0, level=None, ascending=True, inplace=False, kind='quicksort', na_position='last', sort...
语法 首先，我们需要导入pandas库在。导入pandas库之后，我们可以通过调用DataFrame对象的groupby()方法来使用groupby。groupby()方法的基本语法如下：grouped = df.groupby(by=None, axis=0, level=None, as_index=False, sort=True, group_keys=True, squeeze=False, observed=False)参数解释 by参数用于指定要进行...
当level=0时,会根据第一层索引值进行降序排序:df.sort_index(level=0, ascending=False) ✨效果 通过上面的几个排序发现,可以通过level设置排序的索引层级,其他层索引也会根据其排序规则进行排序。 当level=1时,会根据第二层索引值进行降序排序: ✨效果...