pandas 数据排序.sort |
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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。 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]) #等同于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 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 3.指定“多列”排序(不推荐) #先按b列“降序”排列,因为b列中有相同值,相同值再按a列的“升序”排列 df.sort_index(by = ['b','a'],ascending = [False,True]) b a c 1 3 2 8 3 2 1 2 0 2 3 3 2 1 4 1 #先按a列“降序”排列,而a列中没有相同值,因此这里按b列的“升序”排列不起作用。 df.sort_index(by = ['a','b'],ascending = [False,True]) b a c 2 1 4 1 0 2 3 3 1 3 2 8 3 2 1 2 |
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