根据值对 Pandas Dataframe 中的行或列进行排序

Pandas是Python中最流行的数据处理库之一, 它提供了大量功能用于数据处理、数据分析和数据可视化。其中一个常用的功能就是对DataFrame进行排序。本文将介绍如何根据值对Pandas数据框中的行或列进行排序。

排序方法

Pandas提供了两种排序方法，分别是按行排序和按列排序。

按行排序

按行排序是指按照行索引的值排序，可以通过sort_index()方法来实现。

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'col1': [2, 1, 4, 3], 'col2': [9, 8, 7, 6]}, index=['b', 'a', 'd', 'c'])

# 排序前
print(df)

# 排序后
df_sorted = df.sort_index()
print(df_sorted)

输出结果如下：

   col1  col2
b     2     9
a     1     8
d     4     7
c     3     6

   col1  col2
a     1     8
b     2     9
c     3     6
d     4     7

以上代码首先创建了一个DataFrame对象，并指定了行索引。接着通过sort_index()方法对数据框进行排序，返回一个排序后的新数据框。

按列排序

按列排序是指按照列的值排序，可以通过sort_values()方法来实现。

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'col1': [2, 1, 4, 3], 'col2': [9, 8, 7, 6]}, index=['b', 'a', 'd', 'c'])

# 排序前
print(df)

# 按照col1列进行排序
df_sorted = df.sort_values(by='col1')
print(df_sorted)

# 按照col2列进行排序
df_sorted = df.sort_values(by='col2')
print(df_sorted)

输出结果如下：

   col1  col2
b     2     9
a     1     8
d     4     7
c     3     6

   col1  col2
a     1     8
b     2     9
c     3     6
d     4     7

   col1  col2
c     3     6
d     4     7
a     1     8
b     2     9

按列排序时，需要指定按照哪一列进行排序，通过by参数来指定。可以使用多个参数来指定多个列，以决定排序方式：先按第一列排序，如果相同再按第二列排序，以此类推。

排序顺序

以上排序默认是升序排序，如果需要降序排序，可以设置ascending=False参数，如下所示：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'col1': [2, 1, 4, 3], 'col2': [9, 8, 7, 6]}, index=['b', 'a', 'd', 'c'])

print(df)

# 按照col1列降序排列
df_sorted = df.sort_values(by='col1', ascending=False)
print(df_sorted)

# 按照col2列降序排列
df_sorted = df.sort_values(by='col2', ascending=False)
print(df_sorted)

输出结果如下：

   col1  col2
b     2     9
a     1     8
d     4     7
c     3     6

   col1  col2
d     4     7
c     3     6
b     2     9
a     1     8

   col1  col2
b     2     9
a     1     8
d     4     7
c     3     6

按索引排序和按值排序

按行索引排序和按列值排序都是使用sort_index()和sort_values()方法，但是排序的方向和轴是不一样的。其中sort_index()方法用于对行索引进行排序，sort_values()方法用于对列的值进行排序。

如果需要在行和列上同时进行排序，可以使用sort_index()方法的axis参数来指定需要进行排序的轴，如下所示：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'col1': [2, 1, 4, 3], 'col2': [9, 8, 7, 6]}, index=['b', 'a', 'd', 'c'])

# 按照行索引和col1列进行排序
df_sorted = df.sort_index(axis=0).sort_values(by='col1', axis=1)
print(df_sorted)

输出结果如下：

   col1  col2
a     1     8
b     2     9
c     3     6
d     4     7

总结

本文介绍了如何使用Pandas对DataFrame进行排序，包括按照行索引排序和按照列的值排序。按照列的值排序可以按照一个或多个列进行排序，并且可以进行升序或降序排序。同时还讨论了如何在行和列上同时进行排序的方法。排序方法可以帮助我们在数据集中获取我们需要的信息。