Python|熊猫系列.sort_values()

Pandas 系列是带有轴标签的一维 ndarray。标签不必是唯一的，但必须是可散列的类型。该对象支持基于整数和基于标签的索引，并提供了许多用于执行涉及索引的操作的方法。

Pandas Series.sort_values()函数用于根据某些标准对给定的系列对象进行升序或降序排序。该函数还提供了选择排序算法的灵活性。

Syntax: Series.sort_values(axis=0, ascending=True, inplace=False, kind=’quicksort’, na_position=’last’)

Parameter :
axis : Axis to direct sorting.
ascending : If True, sort values in ascending order, otherwise descending.
inplace : If True, perform operation in-place.
kind : Choice of sorting algorithm.
na_position : Argument ‘first’ puts NaNs at the beginning, ‘last’ puts NaNs at the end.

Returns : Series

编程需要懂一点英语

示例 #1：使用Series.sort_values()函数按字典顺序对给定系列对象的元素进行排序。

# importing pandas as pd
import pandas as pd
  
# Creating the Series
sr = pd.Series(['New York', 'Chicago', 'Toronto', 'Lisbon', 'Rio', 'Moscow'])
  
# Create the Datetime Index
didx = pd.DatetimeIndex(start ='2014-08-01 10:00', freq ='W', 
                     periods = 6, tz = 'Europe/Berlin') 
  
# set the index
sr.index = didx
  
# Print the series
print(sr)

输出：

现在我们将使用Series.sort_values()函数按升序对给定系列对象的元素进行排序。

# sort the values in ascending order
sr.sort_values()

输出：

正如我们在输出中看到的那样， Series.sort_values()函数已成功按升序对给定系列对象的元素进行了排序。示例 #2：使用Series.sort_values()函数按降序对给定系列对象的元素进行排序。

# importing pandas as pd
import pandas as pd
  
# Creating the Series
sr = pd.Series([19.5, 16.8, 22.78, 20.124, 18.1002])
  
# Print the series
print(sr)

输出：

现在我们将使用Series.sort_values()函数按降序对给定系列对象的元素进行排序。

# sort the values in descending order
sr.sort_values(ascending = False)

输出：

正如我们在输出中看到的那样， Series.sort_values()函数已成功按降序对给定系列对象的元素进行了排序。