pandas 對series和dataframe進行排序的實例

更新時間：2018年06月09日 11:26:27 作者：亂世流星01

今天小編就為大家分享一篇pandas 對series和dataframe進行排序的實例，具有很好的參考價值，希望對大家有所幫助。一起跟隨小編過來看看吧

本問主要寫根據(jù)索引或者值對series和dataframe進行排序的實例講解

代碼：

#coding=utf-8
import pandas as pd
import numpy as np
#以下實現(xiàn)排序功能。
series=pd.Series([3,4,1,6],index=['b','a','d','c'])
frame=pd.DataFrame([[2,4,1,5],[3,1,4,5],[5,1,4,2]],columns=['b','a','d','c'],index=['one','two','three'])
print frame
print series
print 'series通過索引進行排序：'
print series.sort_index()
print 'series通過值進行排序:'
print series.sort_values()
print 'dataframe根據(jù)行索引進行降序排序（排序時默認升序，調(diào)節(jié)ascending參數(shù)）：'
print frame.sort_index(ascending=False)
print 'dataframe根據(jù)列索引進行排序：'
print frame.sort_index(axis=1)
print 'dataframe根據(jù)值進行排序：'
print frame.sort_values(by='a')
print '通過多個索引進行排序：'
print frame.sort_values(by=['a','c'])

實驗結果：

  b a d c
one 2 4 1 5
two 3 1 4 5
three 5 1 4 2

b 3
a 4
d 1
c 6
dtype: int64

series通過索引進行排序：

a 4
b 3
c 6
d 1
dtype: int64

series通過值進行排序:

d 1
b 3
a 4
c 6
dtype: int64

dataframe根據(jù)行索引進行降序排序（排序時默認升序，調(diào)節(jié)ascending參數(shù)）：

  b a d c
two 3 1 4 5
three 5 1 4 2
one 2 4 1 5

dataframe根據(jù)列索引進行排序：

  a b c d
one 4 2 5 1
two 1 3 5 4
three 1 5 2 4

dataframe根據(jù)值進行排序：

  b a d c
two 3 1 4 5
three 5 1 4 2
one 2 4 1 5

通過兩個索引進行排序：

  b a d c
three 5 1 4 2
two 3 1 4 5
one 2 4 1 5
[Finished in 1.0s]

以上這篇pandas 對series和dataframe進行排序的實例就是小編分享給大家的全部內(nèi)容了，希望能給大家一個參考，也希望大家多多支持腳本之家。

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