这篇文章主要介绍了pandas如何对series和dataframe进行排序,具有一定借鉴价值,感兴趣的朋友可以参考下,希望大家阅读完这篇文章之后大有收获,下面让小编带着大家一起了解一下。
代码:
#coding=utf-8 import pandas as pd import numpy as np #以下实现排序功能。 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通过索引进行排序:' print series.sort_index() print 'series通过值进行排序:' print series.sort_values() print 'dataframe根据行索引进行降序排序(排序时默认升序,调节ascending参数):' print frame.sort_index(ascending=False) print 'dataframe根据列索引进行排序:' print frame.sort_index(axis=1) print 'dataframe根据值进行排序:' print frame.sort_values(by='a') print '通过多个索引进行排序:' print frame.sort_values(by=['a','c'])
实验结果:
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通过索引进行排序:
a 4 b 3 c 6 d 1 dtype: int64
series通过值进行排序:
d 1 b 3 a 4 c 6 dtype: int64
dataframe根据行索引进行降序排序(排序时默认升序,调节ascending参数):
b a d c two 3 1 4 5 three 5 1 4 2 one 2 4 1 5
dataframe根据列索引进行排序:
a b c d one 4 2 5 1 two 1 3 5 4 three 1 5 2 4
dataframe根据值进行排序:
b a d c two 3 1 4 5 three 5 1 4 2 one 2 4 1 5
通过两个索引进行排序:
b a d c three 5 1 4 2 two 3 1 4 5 one 2 4 1 5 [Finished in 1.0s]
感谢你能够认真阅读完这篇文章,希望小编分享的“pandas如何对series和dataframe进行排序”这篇文章对大家有帮助,同时也希望大家多多支持亿速云,关注亿速云行业资讯频道,更多相关知识等着你来学习!
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