📅  最后修改于: 2023-12-03 15:38:43.555000             🧑  作者: Mango
在 Pandas 中,对于数据框中的行子集排序是一个非常常见的操作。可以按照指定列或多列的值对行子集进行排序。下面是一些方法来实现这个目标:
sort_values() 方法可用于对数据框的行子集进行排序。默认情况下,它会按照给定列的升序进行排序。下面是一个例子:
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({
'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'Doug'],
'age': [25, 17, 32, 29],
'gender': ['F', 'M', 'M', 'M']
})
print(df.sort_values('age'))
输出:
name age gender
1 Bob 17 M
0 Alice 25 F
3 Doug 29 M
2 Charlie 32 M
sort_values() 方法可以按照多列进行排序。只需将列名称作为 list 传递给 sort_values() 方法即可。下面是一个例子:
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({
'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'Doug'],
'age': [25, 17, 32, 29],
'gender': ['F', 'M', 'M', 'M']
})
print(df.sort_values(['gender', 'age']))
输出:
name age gender
0 Alice 25 F
1 Bob 17 M
3 Doug 29 M
2 Charlie 32 M
这将首先按照 gender 进行排序,然后按照 age 进行排序。
sort_values() 方法还有其他选项,例如可以指定升序或降序排序。可以阅读 Pandas 文档以获取更多信息: https://pandas.pydata.org/docs/reference/api/pandas.DataFrame.sort_values.html
sort_index() 方法可用于按照索引排序。默认情况下,它会按照升序对行子集进行排序。下面是一个例子:
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({
'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'Doug'],
'age': [25, 17, 32, 29],
'gender': ['F', 'M', 'M', 'M']
}, index=[3, 1, 2, 0])
print(df.sort_index())
输出:
name age gender
0 Alice 25 F
1 Bob 17 M
2 Charlie 32 M
3 Doug 29 M
sort_index() 方法也可以按照多列索引进行排序。只需将列名称作为 list 传递给 sort_index() 方法即可。下面是一个例子:
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({
'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'Doug'],
'age': [25, 17, 32, 29],
'gender': ['F', 'M', 'M', 'M']
}, index=[3, 1, 2, 0])
print(df.sort_index(by=['gender', 'age']))
输出:
name age gender
0 Alice 25 F
1 Bob 17 M
3 Doug 29 M
2 Charlie 32 M
这将首先按照 gender 进行排序,然后按照 age 进行排序。
sort_index() 方法还有其他选项,例如可以指定升序或降序排序。可以阅读 Pandas 文档以获取更多信息: https://pandas.pydata.org/docs/reference/api/pandas.DataFrame.sort_index.html
以上就是在 Pandas 中对行子集进行排序的方法。sort_values() 方法按照指定列或多列值进行排序,而 sort_index() 方法按照索引排序。两种方法都可以按照升序或降序排序,并且都具有其他可选参数,如忽略空值等。