x.set_index('x1',inplace=True) x.sort_index(ascending =False) 二、sort_values DataFrame.sort_values(by, axis=0, ascending=True, inplace=False, kind='quicksort', na_position='last') 参数说明: axis:默认按照索引排序,即纵向排序,如果为1,则是横向排序 by:如果axis=0,那么by="列名";如果axi...
Series.sort_index(axis=0, level=None, ascending=True, inplace=False, kind='quicksort', na_position='last', sort_remaining=True, ignore_index=False, key=None) 按索引标签对系列进行排序。 如果inplace参数是False,则返回按标签排序的新系列,否则更新原始系列并返回无。 参数: axis:整数,默认 0 轴...
sort_index(axis=0, level=None, ascending=True, inplace=False, kind=None, na_position='last', sort_remaining=True, ignore_index=False, key=None) 按标签(沿轴)对对象进行排序。 参数: axis:{0 或‘index’,1 或‘columns’},默认 0 要排序的轴。值 0 标识行,1 标识列。 level:整数或级别...
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...
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...
通过行标签和列名称排序通过sort_index()方法,函数语法如下: def sort_index(axis=0, level=None, ascending=True, inplace=False, kind="quicksort", na_position="last", sort_remaining=True, ignore_index=False,) axis 指定轴,可选行轴和列轴,0 代表根据行索引排序,1 表示通过列排序,默认如上函数为...
sort_index(axis=0, ascending=True, inplace=True) axis:1轴,0轴(默认)。 ascending:默认True升序,False降序。 inplace:默认为False,删除重复项后返回副本。True,直接在原数据上删除重复项。 # 初始的Series,DataFrameseries=pd.Series(np.arange(4),index=['a','c','d','b'])df=pd.DataFrame(np.ara...
1、sort_index() 按索引进行排序,可以指定按行索引还是列索引,默认按行索引排序(axis=0):frame.sort_index(axis=0) 按列索引(axis=1):frame.sort_index(axis=1),可选ascending参数,False为降序,默认为升序。 2、s
当你使用axis=1时，你只是按名称排列列。它不按值对每一行重新排序。检查sort_index(axis=1)后面的...
DataFrame.sort_index(axis=0, level=None, ascending=True, inplace=False, kind='quicksort', na_position='last', sort_remaining=True, ignore_index=False, key=None)[source] 按标签(沿轴)对对象排序。 如果inplace参数为False,返回按标签排序的新DataFrame,否则更新原始DataFrame并返回None。