Python數(shù)據(jù)分析Pandas?Dataframe排序操作
前言：
數(shù)據(jù)的排序是比較常用的操作，DataFrame 的排序分為兩種，一種是對索引進行排序，另一種是對值進行排序，接下來就分別介紹一下。
1.索引的排序
DataFrame 提供了sort_index()方法來進行索引的排序，通過axis參數(shù)指定對行索引排序還是對列索引排序，默認為0，表示對行索引排序，設(shè)置為1表示對列索引進行排序；ascending參數(shù)指定升序還是降序，默認為True表示升序，設(shè)置為False表示降序，
具體使用方法如下：
對行索引進行降序排序：
sort_df = df.sort_index(ascending=False) sort_df
對列索引升序排序：
sort_df = df.sort_index(axis=1) sort_df
2.值的排序
DataFrame 提供了sort_values()方法來進行值的排序，相比sort_index()方法，它多了一個by參數(shù)，接收字符串或者列表，來指定要排序的行或者列名，其余基本一致，具體使用方法如下：
按age的值進行升序排序:
sort_df = df.sort_values(by="age") sort_df
先按age的值進行升序排序，再按gender的值進行降序排序：
sort_df = df.sort_values(by=["age", "gender"], ascending=[True, False]) sort_df
結(jié)果輸出如下：
排序完之后，如果想要調(diào)整一下行索引，可以使用以下方式重新設(shè)置一下行索引。
frame.reset_index(drop=True)
設(shè)置參數(shù)drop=True表示刪除原索引，如果不想刪除原索引，只是再加一列索引即可，可以不設(shè)定，如下：
到此這篇關(guān)于Python數(shù)據(jù)分析Pandas Dataframe排序操作的文章就介紹到這了,更多相關(guān) Pandas Dataframe排序操作內(nèi)容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家！
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