數(shù)據(jù)排序，是使用非常高頻的功能，Pandas排序支持做的非常好，主要涉及兩個函數(shù)，兩種數(shù)據(jù)類型，組合起來四種情況。

Series排序

• Series.sort_index 索引排序

• Series.sort_values 值引排序

DataFrame排序

• DataFrame.sort_index ?索引排序

• DataFrame.sort_values 值引排序

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一、Series的排序

1、sort_index 索引排序

定義一個Series用于實驗

s = Series([4,1,2,3],index=['d','a','c','b']) d 4 a 1 c 2 b 3

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對Series的索引進行升序排序，默認即可，無需使用其他參數(shù)

s.sort_index() a 1 b 3 c 2 d 4

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對Series的索引進行降序排序，使用ascending=False參數(shù)

s.sort_index(ascending=False) d 4 c 2 b 3 a 1

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2、sort_values 值引排序

用 法：

Series.sort_values(ascending=True, inplace=Flase)

參數(shù)：

• ascending：默認為True升序排列，為Flase降序排序

• inplace：是否修改原始的Series

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對Series的值進行升序排序，默認即可，無需使用其他參數(shù)

s.sort_values() a 1 c 2 b 3 d 4

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對Series的值進行降序排序，使用ascending=False參數(shù)

s.sort_values(ascending=False) d 4 b 3 c 2 a 1

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二、 DataFrame的排序

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1、sort_index 索引排序

DataFrame.sort_index(by=None, axis=0, level=None, ascending=True, inplace=False, kind='quicksort', na_position='last', sort_remaining=True)

• by：按照某一列或幾列數(shù)據(jù)進行排序，但是by參數(shù)貌似不建議使用

• axis：0按照行名排序；1按照列名排序

• level：默認None，否則按照給定的level順序排列---貌似并不是，文檔

• ascending：默認True升序排列；False降序排列

• inplace：默認False，否則排序之后的數(shù)據(jù)直接替換原來的數(shù)據(jù)框

• kind：排序方法，{‘quicksort’, ‘mergesort’, ‘heapsort’}, default ‘quicksort’。似乎不用太關心。

• na_position：缺失值默認排在最后{"first","last"}

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構建數(shù)據(jù)集

import numpy as np import pandas as pd data = pd.DataFrame( np.arange(9).reshape(3,3),index = ["0","2","1"],columns = ["col_a","col_c","col_b"]) datacol_a col_c col_b 0 0 1 2 2 3 4 5 1 6 7 8

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按行的索引升序進行排序，默認按行，升序

data.sort_index()col_a col_c col_b 0 0 1 2 1 6 7 8 2 3 4 5

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按行的索引按降序進行排序

data.sort_index(ascending=False)col_a col_c col_b 2 3 4 5 1 6 7 8 0 0 1 2

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按列升序的索引進行排序

data.sort_index(axis=1) Out[10]: col_a col_c col_b 0 0 1 2 1 6 7 8 2 3 4 5

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2、sort_values 值引排序

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用 法：

DataFrame.sort_values( by, axis=0, ascending=True, inplace=False, kind='quicksort', na_position='last')

參 數(shù)：

• by：字符串或者List<字符串>；如果axis=0，那么by="列名"；如果axis=1，那么by="行名"。

• axis：{0 or ‘index’, 1 or ‘columns’}, default 0，默認按照列排序，即縱向排序；如果為1，則是橫向排序。

• ascending：布爾型，True則升序，如果by=['列名1','列名2']，則該參數(shù)可以是[True, False]，即第一字段升序，第二個降序。

• inplace：布爾型，是否用排序后的數(shù)據(jù)框替換現(xiàn)有的數(shù)據(jù)框。

• kind：排序方法，{‘quicksort’, ‘mergesort’, ‘heapsort’}, default ‘quicksort’。似乎不用太關心。

• na_position：{‘first’, ‘last’}, default ‘last’，默認缺失值排在最后面。

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構建實驗用數(shù)據(jù)

data =pd.DataFrame([[2,3,12],[6,2,8],[9,5,7]], index=["0", "2", "1"], columns=["col_a", "col_c", "col_b"])col_a col_c col_b 0 2 3 12 2 6 2 8 1 9 5 7

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按指定列的值大小順序進行排序

data.sort_values(by='col_c')col_a col_c col_b 2 6 2 8 0 2 3 12 1 9 5 7

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按多列進行排序

data.sort_values(by=['col_b','col_a'])col_a col_c col_b 1 9 5 7 2 6 2 8 0 2 3 12

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先按col_b列降序，再按col_a列升序排序

data.sort_values(by=['col_b','col_a'],axis=0,ascending=[False,True]) col_a col_c col_b 0 2 3 12 2 6 2 8 1 9 5 7

按行升序排列

data.sort_values(by='2',axis=1) col_c col_a col_b 0 3 2 12 2 2 6 8 1 5 9 7

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按 2行 升序，0行降排列

data.sort_values(by=['2','0'],axis=1) col_c col_a col_b 0 3 2 12 2 2 6 8 1 5 9 7

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的【Python】一文搞懂Pandas数据排序的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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