原文链接:https://www.jianshu.com/p/f0ed06cd5003

import pandas as pd
df = pd.DataFrame(……)
说明:以下“df”为DataFrame对象。

1. df. sort_values()

作用:既可以根据列数据,也可根据行数据排序。
注意:必须指定by参数,即必须指定哪几行或哪几列;无法根据index名和columns名排序(由.sort_index()执行)

调用方式

DataFrame.sort_values(by, axis=0, ascending=True, inplace=False, kind='quicksort', na_position='last')
axis:{0 or ‘index’, 1 or ‘columns’}, default 0,默认按照列排序,即纵向排序;如果为1,则是横向排序。
by:str or list of str;如果axis=0,那么by="列名";如果axis=1,那么by="行名"。
ascending:布尔型,True则升序,如果by=['列名1','列名2'],则该参数可以是[True, False],即第一字段升序,第二个降序。
inplace:布尔型,是否用排序后的数据框替换现有的数据框。
kind:排序方法,{‘quicksort’, ‘mergesort’, ‘heapsort’}, default ‘quicksort’。似乎不用太关心。
na_position:{‘first’, ‘last’}, default ‘last’,默认缺失值排在最后面。

例:

原数据

df = pd.DataFrame({'b':[1,2,3,2],'a':[4,3,2,1],'c':[1,3,8,2]},index=[2,0,1,3])
b a c
2 1 4 1
0 2 3 3
1 3 2 8
3 2 1 2

1.按b列升序排序

df.sort_values(by='b') #等同于df.sort_values(by='b',axis=0)
b a c
2 1 4 1
0 2 3 3
3 2 1 2
1 3 2 8

2.先按b列降序,再按a列升序排序

df.sort_values(by=['b','a'],axis=0,ascending=[False,True])
b a c
1 3 2 8
3 2 1 2
0 2 3 3
2 1 4 1

3.按行3升序排列

df.sort_values(by=3,axis=1) #必须指定axis=1
a b c
2 4 1 1
0 3 2 3
1 2 3 8
3 1 2 2

4.按行3升序,行0降排列

df.sort_values(by=[3,0],axis=1,ascending=[True,False])
a c b
2 4 1 1
0 3 3 2
1 2 8 3
3 1 2 2

注意:指定多列(多行)排序时,先按排在前面的列(行)排序,如果内部有相同数据,再对相同数据内部用下一个列(行)排序,以此类推。如何内部无重复数据,则后续排列不执行。即首先满足排在前面的参数的排序,再排后面参数

2. df. sort_index()

作用:默认根据行标签对所有行排序,或根据列标签对所有列排序,或根据指定某列或某几列对行排序。
注意:df. sort_index()可以完成和df. sort_values()完全相同的功能,但python更推荐用只用df. sort_index()对“根据行标签”和“根据列标签”排序,其他排序方式用df.sort_values()。

调用方式

sort_index(axis=0, level=None, ascending=True, inplace=False, kind='quicksort', na_position='last', sort_remaining=True, by=None)
axis:0按照行名排序;1按照列名排序
level:默认None,否则按照给定的level顺序排列---貌似并不是,文档
ascending:默认True升序排列;False降序排列
inplace:默认False,否则排序之后的数据直接替换原来的数据框
kind:排序方法,{‘quicksort’, ‘mergesort’, ‘heapsort’}, default ‘quicksort’。似乎不用太关心。
na_position:缺失值默认排在最后{"first","last"}
by:按照某一列或几列数据进行排序,但是by参数貌似不建议使用

例:

源数据

import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'b':[1,2,2,3],'a':[4,3,2,1],'c':[1,3,8,2]},index=[2,0,1,3])
b a c
2 1 4 1
0 2 3 3
1 3 2 8
3 2 1 2

1.默认按“行标签”升序排列(推荐)

df.sort_index() #默认按“行标签”升序排序,或df.sort_index(axis=0, ascending=True)
b a c
0 2 3 3
1 3 2 8
2 1 4 1
3 2 1 2

2.按“列标签”升序排列(推荐)

df.sort_index(axis=1) #按“列标签”升序排序
a b c
2 4 1 1
0 3 2 3
1 2 3 8
3 1 2 2

pandas 数据排序.sort_index()和.sort_values()的更多相关文章

  1. Pandas数据排序

    Pandas数据排序 .sort_index() 在指定轴上根据索引进行排序,索引排序后内容会跟随排序 b = pd.DataFrame(np.arange(20).reshape(4,5),inde ...

  2. pandas数据排序(series排序 & DataFrame排序)

    # pandas数据排序 # series的排序: # Series.sort_values(ascending = True,inplace = False) # 参数说明: # ascending ...

  3. Pandas复杂查询、数据类型转换、数据排序

    Pandas高级操作 1.复杂查询 (1)逻辑运算 以DataFrame其中一列进行逻辑计算,会产生一个对应的bool值组成的Series 于是我们可以利用返回的bool列表进行一系列的数据查询 (2 ...

  4. 数据分析与展示——Pandas数据特征分析

    Pandas数据特征分析 数据的排序 将一组数据通过摘要(有损地提取数据特征的过程)的方式,可以获得基本统计(含排序).分布/累计统计.数据特征(相关性.周期性等).数据挖掘(形成知识). .sort ...

  5. pandas数据表

    安装  pip3 install pandas s=pd.Series([1,3,6,90,44,1])   #创建序列[用列表创建].数据源的维度必须是一维 #data  指定数据源 print(s ...

  6. Python的工具包[1] -> pandas数据预处理 -> pandas 库及使用总结

    pandas数据预处理 / pandas data pre-processing 目录 关于 pandas pandas 库 pandas 基本操作 pandas 计算 pandas 的 Series ...

  7. 送你一个Python 数据排序的好方法

    摘要: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 ...

  8. Python数据分析与展示[第三周](pandas数据特征分析单元8)

    数据理解 基本统计 分布/累计统计 数据特征 数据挖掘 数据排序 操作索引的排序 .sort_index() 在指定轴上排序,默认升序 参数 axis=0 column ascending=True ...

  9. Pandas 数据筛选,去重结合group by

    Pandas 数据筛选,去重结合group by 需求 今小伙伴有一个Excel表, 是部门里的小伙9月份打卡记录, 关键字段如下: 姓名, 工号, 日期, 打卡方式, 时间, 详细位置, IP地址. ...

随机推荐

  1. itchat的使用

    python 微信接口 -- itchat 文档 发表于 2018-03-16 | 分类于 Python | itchat 一. 安装 $ pip install itchat 特殊的字典使用方式通过 ...

  2. Monty 大厅问题(Monty Hall Problem)也称作三门问题,出自美国大型游戏节目 Let's Make a Deal。

    Monty 大厅的问题陈述十分简单,但是它的答案看上去却是有悖常理.该问题不仅引起过很多争议,也经常出现在各种考试题中. Monty 大厅的游戏规则是这样的,如果你来参加这个节目,那么 (1)Mont ...

  3. 编译安装cmake

    安装cmake 1.为什么用cmake?    mysql部分版本安装前编译需要用软件cmake,而不是我们之前通常使用的make! 百度百科:CMake 可以编译源代码.制作程式库.产生适配器(wr ...

  4. Xshell6-项目使用

    前端开发中,涉及服务器的地方一般都交给后端处理,这样有时候很不方便,所以,自己来上传服务器是非常爽的啦 工具: Xshell6 传送门: http://www.netsarang.com/produc ...

  5. Vue的css动画原理

    <!DOCTYPE html> <html lang="en"> <head> <meta charset="UTF-8&quo ...

  6. HDU-4810-wall Painting(二进制, 组合数)

    链接: https://vjudge.net/problem/HDU-4810 题意: Ms.Fang loves painting very much. She paints GFW(Great F ...

  7. css @keyframes属性 语法

    css @keyframes属性 语法 @keyframes是什么?直线电机生产厂家 @keyframes是CSS的一种规则,可以用来定义CSS动画的一个周期的行为,创建简单的动画. 作用:通过 @k ...

  8. Python常用的库简单介绍一下

    Python常用的库简单介绍一下fuzzywuzzy ,字符串模糊匹配. esmre ,正则表达式的加速器. colorama 主要用来给文本添加各种颜色,并且非常简单易用. Prettytable ...

  9. D2. Equalizing by Division (hard version)

    D2. Equalizing by Division (hard version) 涉及下标运算一定要注意下标是否越界!!! 思路,暴力判断以每个数字为到达态最小花费 #include<bits ...

  10. NBU5240备份系统还原数据库---Windows版

    NBU5240是一个基于系统文件和多种数据库备份的灾备系统,灵活性比较高.下面具体记录如何利用该系统的备份文件进行数据库还原.(基于业务场景) 公司某业务部门突然发现前台系统数据有异常,已经是几天前的 ...