Pandas 重新排序列 - Python

Pandas是Python中使用最广泛的数据分析工具之一。Pandas提供了用于数据操作和分析的各种功能,其中包括重新排序列。本文将讨论如何使用Pandas重新排序列。

1. Pandas的重新排序列

数据集中的列可能需要按特定顺序进行排序，例如，按字母顺序排序列，或按数字大小排序列。在Pandas中，可以使用sort_values()函数重新排序列。sort_values()函数的参数是要排序的列名。默认情况下，sort_values()函数会按升序排列列。要按降序排列列，可以使用参数ascending=False。

下面是一个示例：

import pandas as pd

# 创建示例数据集
data = {'name': ['John', 'Mary', 'Adam', 'Eva'],
        'age': [25, 30, 20, 28],
        'salary': [5000, 7000, 4000, 5500]}

df = pd.DataFrame(data)

# 按name列排序
df = df.sort_values('name')

print(df)

输出结果:

| | name | age | salary | |---:|:-------|------:|---------:| | 2 | Adam | 20 | 4000 | | 3 | Eva | 28 | 5500 | | 0 | John | 25 | 5000 | | 1 | Mary | 30 | 7000 |

我们可以看到，按照name列对数据集进行了排序。

2. 按多列排序

在实际操作中，我们可能需要按多列进行排序。可以在sort_values()函数中同时指定多列。Pandas会按照列的顺序进行排序。

下面是一个示例：

import pandas as pd

# 创建示例数据集
data = {'name': ['John', 'Mary', 'Adam', 'Eva', 'Mary'],
        'age': [25, 30, 20, 28, 35],
        'salary': [5000, 7000, 4000, 5500, 8000]}

df = pd.DataFrame(data)

# 按name列和age列排序
df = df.sort_values(['name', 'age'])

print(df)

输出结果：

| | name | age | salary | |---:|:-------|------:|---------:| | 2 | Adam | 20 | 4000 | | 3 | Eva | 28 | 5500 | | 0 | John | 25 | 5000 | | 1 | Mary | 30 | 7000 | | 4 | Mary | 35 | 8000 |

我们可以看到，数据集首先按照name列排序，然后按照age列排序。

3. 重新排序索引

在对数据集重新排序后，有时候可能需要重新排序索引，Pandas提供了set_index()函数和reset_index()函数来重新排序索引。

使用set_index()函数可以将指定列设置为数据集的索引：

df = df.set_index('name')

使用reset_index()函数可以重新排序索引：

df = df.reset_index(drop=True)

其中，drop参数用于删除原来的索引。

4. 结论

在本文中，我们讨论了如何使用Pandas重新排序列。Pandas的sort_values()函数提供了按指定列排序的功能，使用多列排序时，可以在sort_values()函数中同时指定多列。Pandas还提供了set_index()函数和reset_index()函数来重新排序索引。这些功能使得我们可以方便地对数据集进行分析和研究。