如何通过索引和列对Pandas数据框架进行排序

在这篇文章中，我们将讨论如何通过索引和列对Pandas数据框架进行排序。

方法1：基于索引对数据帧进行排序

我们可以使用sort_index方法根据索引和列对Pandas DataFrame进行排序。

为了根据索引对DataFrame进行排序，我们需要将axis=0作为一个参数传递给sort_index方法。
为了根据列名对DataFrame进行排序，我们需要将axis=1作为参数传递给sort_index方法。

语法

DataFrame_Name.sort_index(axis=0, ascending=True, inplace=False, kind=’quicksort’)

参数

axis- 指定在哪个基础上排序，是基于索引还是基于列。默认情况下，它基于索引进行排序，即axe=0。
ascending- 指定以何种顺序排序，是升序还是降序。它接受True或False。默认情况下，它是True。
inplace- 它指定对DataFrame的改变是临时的还是永久的。 inplace=False表示临时的，True表示永久的。
kind- 指定要使用的排序算法。它接受quicksort、mergesort、heapsort等。默认情况下，如果没有提到，它是quicksort。

DataFrame	col2	col1
3	150	70
2	170	55
1	160	60

这就是我们在下面的代码中用于排序的DataFrame。通过在sort_index方法中指定axis=0，我们可以对DataFrame进行排序。即使我们没有在sort_index中指定axis参数，默认情况下也会根据行来对DataFrame进行排序。

示例:

在这个例子中，DataFrame是一个基于索引标签的排序的DataFrame，这是用python语言临时排序的。

# import necessary packages
import pandas as pd
 
# create 2 dataframes with different indexes
hostelCandidates1 = pd.DataFrame({'col2': [150, 170, 160],
                                  'col1': [70, 55, 60]},
                                 index=[3, 2, 1])
print('original DataFrame')
print(hostelCandidates1)
 
# sorted temporarily based on index labels
print('Sorted by index')
hostelCandidates1.sort_index(axis=0)

输出

original DataFrame
   col2  col1
3   150    70
2   170    55
1   160    60
Sorted by index

    col2     col1
1     160     60
2     170     55
3     150     70

方法2：基于列的DataFrame排序

为了根据列名对DataFrame中的数据进行排序，我们需要将axis=1作为参数传递给python语言中的sort_index方法。

代码

# import necessary packages
import pandas as pd
 
# create 2 dataframes with different indexes
hostelCandidates1 = pd.DataFrame({'col2': [150, 170, 160],
                                  'col1': [70, 55, 60]},
                                 index=[3, 2, 1])
print('original DataFrame')
print(hostelCandidates1)
 
# sorted temporarily based on column labels
print('Sorted by column name')
hostelCandidates1.sort_index(axis=1)

输出

original DataFrame
   col2  col1
3   150    70
2   170    55
1   160    60
Sorted by column name

    col1     col2
3     70     150
2     55     170
1     60     160

示例代码对数据框架进行排序并永久保存原始数据框架的变化。

这里的排序操作是直接在原始DataFrame上进行的，由于inplace=True参数的存在，变化被永久保存。

# import necessary packages
import pandas as pd
 
# create 2 dataframes with different indexes
hostelCandidates1 = pd.DataFrame({'col2': [150, 170, 160],
                                  'col1': [70, 55, 60]},
                                 index=[3, 2, 1])
print('original DataFrame')
print(hostelCandidates1)
 
# sorted permanently based on column labels
hostelCandidates1.sort_index(axis=1, inplace=True)
 
print('Modified Original DataFrame')
print(hostelCandidates1)

输出

original DataFrame
   col2  col1
3   150    70
2   170    55
1   160    60
Modified Original DataFrame
   col1  col2
3    70   150
2    55   170
1    60   160