Pandas DataFrame sort_index()函式
Suraj Joshi
2023年1月30日
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pandas.DataFrame.sort_index()方法 -
示例：使用
sort_index()方法對 Pandas DataFrame 進行索引排序 -
示例：使用
sort_index()方法對 Pandas DataFrame 的列進行排序
本教程介紹瞭如何使用 pandas.DataFrame.sort_index() 方法，根據索引對 Pandas DataFrame 進行排序。
我們將使用上面例子中顯示的 DataFrame 來解釋如何根據索引值對 Pandas DataFrame 進行排序。
import pandas as pd
pets_df = pd.DataFrame(
{
"Pet": ["Dog", "Cat", "Rabbit", "Fish"],
"Name": ["Rocky", "Luna", "Coco", "Finley"],
"Age(Years)": [3, 5, 5, 4],
},
index=["4", "2", "1", "3"],
)
print(pets_df)
輸出：
Pet Name Age(Years)
4 Dog Rocky 3
2 Cat Luna 5
1 Rabbit Coco 5
3 Fish Finley 4
pandas.DataFrame.sort_index() 方法
語法
DataFrame.sort_index(
axis=0,
level=None,
ascending=True,
inplace=False,
kind="quicksort",
na_position="last",
sort_remaining=True,
by=None,
)
引數
axis |
沿行(axis=0)或列(axis=1)排序 |
level |
整數或列表。根據指定的索引級別的值進行排序 |
ascending |
按升序排序(ascending=True)或降序排序(ascending=False) |
inplace |
布林型。如果為 True，則在原地修改呼叫者的 DataFrame。 |
kind |
使用哪種排序演算法。預設值：quicksort |
na_position |
將 NaN 值放在開頭(na_position=first)或結尾(na_position=last)。 |
sort_remaining |
布林型。如果為 True，則在按 index=multilevel 的指定級別排序後，也按其他級別排序（按順序）。 |
ignore_index |
布林值。如果為 True，則結果軸的標籤將為 0,1，… n-1。 |
key |
可呼叫物件。如果不是 None 的話，則在排序之前將這個 key 函式應用於索引值。 |
返回
如果 inplace 為 True，返回沿指定軸按索引排序的 DataFrame，否則為 “None”。
預設情況下，我們設定 axis=0，代表 DataFrame 將沿行軸排序或按索引值排序。如果我們設定 axis=1，將對 DataFrame 的列進行排序。預設情況下，該方法將以升序對 DataFrame 進行排序。如果要按降序對 DataFrame 進行排序，我們設定 ascending=False。
示例：使用 sort_index() 方法對 Pandas DataFrame 進行索引排序
import pandas as pd
pets_df = pd.DataFrame(
{
"Pet": ["Dog", "Cat", "Rabbit", "Fish"],
"Name": ["Rocky", "Luna", "Coco", "Finley"],
"Age(Years)": [3, 5, 5, 4],
},
index=["4", "2", "1", "3"],
)
sorted_df = pets_df.sort_index()
print("Initial DataFrame:")
print(pets_df, "\n")
print("DataFrame Sorted by Index Values:")
print(sorted_df)
輸出：
Initial DataFrame:
Pet Name Age(Years)
4 Dog Rocky 3
2 Cat Luna 5
1 Rabbit Coco 5
3 Fish Finley 4
DataFrame Sorted by Index Values:
Pet Name Age(Years)
1 Rabbit Coco 5
2 Cat Luna 5
3 Fish Finley 4
4 Dog Rocky 3
它根據索引值按升序對 pet_df DataFrame 進行排序。要根據索引值對 DataFrame 進行排序，我們需要指定 index 引數。預設情況下，axis 的值是 0，它對 DataFrame 的行進行排序，即根據索引值對 DataFrame 進行排序。
要根據索引值按降序對 DataFrame 進行排序，我們在 sort_index() 方法中設定 ascending=False。
import pandas as pd
pets_df = pd.DataFrame(
{
"Pet": ["Dog", "Cat", "Rabbit", "Fish"],
"Name": ["Rocky", "Luna", "Coco", "Finley"],
"Age(Years)": [3, 5, 5, 4],
},
index=["4", "2", "1", "3"],
)
sorted_df = pets_df.sort_index(ascending=False)
print("Initial DataFrame:")
print(pets_df, "\n")
print("DataFrame Sorted in Descending order based Index Values:")
print(sorted_df)
輸出：
Initial DataFrame:
Pet Name Age(Years)
4 Dog Rocky 3
2 Cat Luna 5
1 Rabbit Coco 5
3 Fish Finley 4
DataFrame Sorted in Descending order based Index Values:
Pet Name Age(Years)
4 Dog Rocky 3
3 Fish Finley 4
2 Cat Luna 5
1 Rabbit Coco 5
它根據索引值按降序對 pets_df DataFrame 進行排序。
示例：使用 sort_index() 方法對 Pandas DataFrame 的列進行排序
為了對 Pandas DataFrame 的列進行排序，我們在 sort_index() 方法中設定 axis=1。
import pandas as pd
pets_df = pd.DataFrame(
{
"Pet": ["Dog", "Cat", "Rabbit", "Fish"],
"Name": ["Rocky", "Luna", "Coco", "Finley"],
"Age(Years)": [3, 5, 5, 4],
},
index=["4", "2", "1", "3"],
)
sorted_df = pets_df.sort_index(axis=1)
print("Initial DataFrame:")
print(pets_df, "\n")
print("DataFrame with sorted Columns:")
print(sorted_df)
輸出：
Initial DataFrame:
Pet Name Age(Years)
4 Dog Rocky 3
2 Cat Luna 5
1 Rabbit Coco 5
3 Fish Finley 4
DataFrame with sorted Columns:
Age(Years) Name Pet
4 3 Rocky Dog
2 5 Luna Cat
1 5 Coco Rabbit
3 4 Finley Fish
它對 pets_df DataFrame 的列進行排序。按列名升序排序。
作者： Suraj Joshi
Suraj Joshi is a backend software engineer at Matrice.ai.
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