In Pandas, the DataFrame.sort_index() method is used to sort a DataFrame by its index. This method rearranges the rows of the DataFrame based on the index
在处理数据的过程中需要进行排序,方便查看和后续操作,查阅资料后确认dataFrame有按照索引名称和数据进行排序。 import pandas as pd data_list = [[1,2,3],[1,5,4],[3,7,9],[6,8,5]] df = pd.DataFrame(data_list,columns=['C','B','D']) #为方便查看排序后的行的变化,在此修改行名 df.in...
参数:index=None df.to_csv(save_path, index=None) # 保存计算结果,不保留原有df中的行名 def save_result(save_path, y_test_predict): y_test_predict.to_csv(save_path, index=None) return None 1. 2. 3. 4.
Example 1: Order Rows of pandas DataFrame by Index Using sort_index() FunctionExample 1 illustrates how to reorder the rows of a pandas DataFrame based on the index of this DataFrame.For this task, we can apply the sort_index function as shown in the following Python code:data_new1 = ...
了解.sort_index() 中的 na_position 参数 使用排序方法修改你的 DataFrame 就地使用 .sort_values() 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...
obj = Series([1,2,3,4],index=['d','a','b','c'])print(obj.sort_index()) 对于一个DataFrame,列索引和行索引都是索引,既可以按照行索引排序,也可以按照列索引排序。 二,按照值排序 ( sort by values) DataFrame 和Series也可以使用sort_values()函数对数据值进行排序: ...
>>> ser.sort_index(ascending=False) yellow 3 white 8 red 5 green 4 blue 0 dtype: int64 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 对于DataFrame对象,可分别对两条轴中的任意一条进行排序。如果要根据索引对行进行排序,可依旧使用sort_index()函数,不用指定参数,前面已经讲过;如果要按列进行排序,则需要指定axis...
如果为 True,则不返回新的 DataFrame。 by 参数不是 sort_index() 的有效参数,因为它是用于 sort_values() 方法来指定按哪一列或多列排序的。 解释为什么by不是dataframe.sort_index()的有效关键字参数: 如上所述,by 参数是 sort_values() 方法的一部分,而不是 sort_index() 的。sort_index() 专门...
pd.concat([df1, df2], axis=1) df.sort_index(inplace=True) https://stackoverflow.com/questions/40468069/merge-two-dataframes-by-index https://stackoverflow.com/questions/22211737/python-pandas-how-to-sort-dataframe-by-index
一、sort_index方法sort_index方法用于对DataFrame或Series的索引进行排序。默认情况下,它会按照索引的升序排序。如果想要按照降序排序,可以设置参数ascending为False。 对整个DataFrame进行排序我们可以使用sort_index方法对整个DataFrame进行排序,如下所示: import pandas as pd data = {'A': [1, 3, 2], 'B': [...