Pandas索引排序 df.sort_index()的实现
df.sort_index()实现按索引排序,默认以从小到大的升序方式排列,如希望按降序排列,传入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)
结果展示
df
res1
res2
扩展
# 更多方法如下: s.sort_index() # 升序排列 df.sort_index() # df也是按索引进行排序 df.team.sort_index() s.sort_index(ascending=False) # 降序排列 s.sort_index(inplace=True) # 排序后生效,改变原数据 # 索引重新0-(n-1)排,可以得到它的排序号 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) # 如果多层,排一级 s.sort_index(level=1, sort_remaining=False) # 这层不排 # 行索引排序,表头排序 df.sort_index(axis=1) # 会把列按列名顺序排序
df.reindex()指定自己定义顺序的索引,实现行和列的顺序重新定义
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顺序 res1 = df.reindex(['c','b','a']) # 指定列顺序 res2 = df.reindex(['B','A'], axis=1)
结果展示
df
res1
res2
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