Pandas索引排序 df.sort_index()的實(shí)現(xiàn)
更新時間：2022年07月24日 11:47:22 作者：山茶花開時。
本文主要介紹了Pandas索引排序 df.sort_index()的實(shí)現(xiàn)，文中通過示例代碼介紹的非常詳細(xì)，對大家的學(xué)習(xí)或者工作具有一定的參考學(xué)習(xí)價值，需要的朋友們下面隨著小編來一起學(xué)習(xí)學(xué)習(xí)吧
df.sort_index()實(shí)現(xiàn)按索引排序，默認(rèn)以從小到大的升序方式排列，如希望按降序排列，傳入ascending = False
import pandas as pd
df = pd.DataFrame([['liver','E',89,21,24,64],
['Arry','C',36,37,37,57],
['Ack','A',57,60,18,84],
['Eorge','C',93,96,71,78],
['Oah','D',65,49,61,86]
],
columns = ['name','team','Q1','Q2','Q3','Q4'])
# 索引降序
res1 = df.sort_index(ascending=False)
# 按列索引名排序:
# 在索引方向上排序
res2 = df.sort_index(axis=1, ascending=False)結(jié)果展示
df
res1
res2
擴(kuò)展
# 更多方法如下: s.sort_index() # 升序排列 df.sort_index() # df也是按索引進(jìn)行排序 df.team.sort_index() s.sort_index(ascending=False) # 降序排列 s.sort_index(inplace=True) # 排序后生效，改變原數(shù)據(jù) # 索引重新0-(n-1)排，可以得到它的排序號 s.sort_index(ignore_index=True) s.sort_index(na_position='first') # 空值在前，另'last'表示空值在后 s.sort_index(level=1) # 如果多層，排一級 s.sort_index(level=1, sort_remaining=False) # 這層不排 # 行索引排序，表頭排序 df.sort_index(axis=1) # 會把列按列名順序排序
df.reindex()指定自己定義順序的索引，實(shí)現(xiàn)行和列的順序重新定義
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({
'A':[1,2,3],
'B':[4,5,6]
},index=['a','b','c'])
# 按要求重新指定索引順序
res1 = df.reindex(['c','b','a'])
# 指定列順序
res2 = df.reindex(['B','A'], axis=1)結(jié)果展示
df
res1
res2
到此這篇關(guān)于Pandas索引排序 df.sort_index()的實(shí)現(xiàn)的文章就介紹到這了,更多相關(guān)Pandas索引排序 df.sort_index()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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