Pandas 按其他数据框的列排序数据框 - Python

在Pandas中，可以使用sort_values()方法按其他数据框的列排序数据框。

语法

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

参数

以下是sort_values()函数的参数：

• by: 排序依据的列或列列表。
• axis: 0代表按行排序，1代表按列排序。
• ascending: 排序顺序，默认值是True(升序)，设为False时为降序。
• inplace: 原地排序，默认为False，在新对象中返回排序结果。
• kind: 排序算法，支持{'quicksort', 'mergesort', 'heapsort'}。默认为quicksort。
• na_position: NaN值的位置，{'last', 'first'}，默认为last。

示例

以下是按另一个数据框的列按升序排序的例子：

import pandas as pd

# 创建一个示例数据框
df1 = pd.DataFrame({'a': [1, 2, 3], 'b': [3, 2, 1]})
print('原始数据框：\n', df1)

# 创建另一个示例数据框
df2 = pd.DataFrame({'a': [3, 2, 1], 'b': [1, 2, 3]})
print('排序依据的数据框：\n', df2)

# 按df2的'a'列排序df1
df1_sorted = df1.sort_values(by=df2['a'])
print('排序后数据框：\n', df1_sorted)

输出结果为：

原始数据框：
    a  b
0  1  3
1  2  2
2  3  1
排序依据的数据框：
    a  b
0  3  1
1  2  2
2  1  3
排序后数据框：
    a  b
2  3  1
1  2  2
0  1  3

以上示例中，df1_sorted是按df2的列'a'排序后的结果。从输出结果可以看出，'a'列的值已经按升序排列。

总结

使用sort_values()函数可以方便的按其他数据框的列排序数据框，可以指定升序或降序，支持多列排序，并且支持多种排序算法。