Pandas 按索引排序 DataFrame

在本文中，我们将介绍如何使用 Pandas 按照 DataFrame 的索引进行排序。Pandas 是一个用于数据操纵和分析的 Python 库，它能够提供高性能、易于使用的数据结构和数据分析工具。

排序方法

Pandas 提供了多种排序方法，可以对 DataFrame 按照行、列、值等不同方式进行排序。按照索引进行排序的方法是 sort_index() 函数。sort_index() 函数可以根据 DataFrame 的行或列索引进行排序，默认情况下是按照行索引进行排序。

sort_index() 函数的基本语法如下：

df.sort_index(axis=0, level=None, ascending=True, inplace=False, kind='quicksort', na_position='last', sort_remaining=True, ignore_index=False)

其中，各参数的含义为：

axis：0 表示按照行索引排序，1 表示按照列索引排序，默认为 0。
level：如果索引是多级索引，可以指定按照哪个级别的索引排序，默认为 None（即单级索引）。
ascending：布尔类型，表示是否按照升序排列，默认为 True。
inplace：布尔类型，表示是否原地修改 DataFrame，默认为 False。
kind：排序算法，可选值为“quicksort”、“mergesort”、“heapsort”，默认为“quicksort”。
na_position：缺失值在排序结果中的位置，“last” 表示放在最后，“first” 表示放在最前，默认为“last”。
sort_remaining：如果按照多级索引排序，指定对其它级别的索引是否也进行排序，默认为 True。
ignore_index：如果为 True，则重新生成一个全新的索引，默认为 False。

下面我们通过一个示例来演示如何使用 sort_index() 函数按索引进行排序：

import pandas as pd
import numpy as np

# 创建一个 DataFrame
df = pd.DataFrame(np.random.randn(5, 3), index=['a', 'c', 'b', 'e', 'd'], columns=['col2', 'col1', 'col3'])
print(df)
# 输出：
        col2      col1      col3
a -0.501078  0.454130 -0.154640
c -0.675589  0.782358 -1.184751
b -0.470593  0.486183  0.887345
e -0.384941  1.034039 -0.168298
d -1.310139  0.080274  0.559338

# 按照行索引排序
df = df.sort_index()
print(df)
# 输出：
        col2      col1      col3
a -0.501078  0.454130 -0.154640
b -0.470593  0.486183  0.887345
c -0.675589  0.782358 -1.184751
d -1.310139  0.080274  0.559338
e -0.384941  1.034039 -0.168298

上面的示例中，我们首先创建了一个随机数 DataFrame，然后使用 sort_index() 函数按炫耀索引进行了排序。可以看到，排序后的 DataFrame 的行索引变为了按照字母顺序排列的样式。

按列索引排序

前面的示例中，我们演示了如何按照行索引排序，实际上按照列索引也可以用同样的方法进行排序。只需要将 sort_index() 函数的 axis 参数设置为 1 即可。

下面的示例演示了如何按照列索引排序：

import pandas as pd
import numpy as np

# 创建一个 DataFrame
df = pd.DataFrame(np.random.randn(5, 3), index=['a', 'c', 'b', 'e', 'd'], columns=['col2', 'col1', 'col#3'])
print(df)
# 输出：
       col2      col1      col3
a -0.039738 -1.802787 -0.898049
c -0.023126  0.115823  0.120899
b -0.584922 -0.164501  2.094818
e  1.073172 -1.282251 -1.113473
d -0.071114  0.655679 -0.304171

# 按照列索引排序
df = df.sort_index(axis=1)
print(df)
# 输出：
       col1      col2      col3
a -1.802787 -0.039738 -0.898049
c  0.115823 -0.023126  0.120899
b -0.164501 -0.584922  2.094818
e -1.282251  1.073172 -1.113473
d  0.655679 -0.071114 -0.304171

可以看到，按照列索引排序后，DataFrame 的列索引变为了按照字母顺序排列的样式。

按多级索引排序

如果 DataFrame 的索引是多级索引，我们也可以按照指定的级别进行排序。sort_index() 函数的 level 参数可以指定按照哪个级别的索引排序。

下面的示例演示了如何按照多级索引的第二级别进行排序：

import pandas as pd
import numpy as np

# 创建一个多级索引 DataFrame
arrays = [['a', 'a', 'b', 'b', 'c', 'c'], [1, 2, 1, 2, 1, 2]]
tuples = list(zip(*arrays))
index = pd.MultiIndex.from_tuples(tuples, names=['first', 'second'])
df = pd.DataFrame(np.random.randn(6, 3), index=index, columns=['col2', 'col1', 'col3'])
print(df)
# 输出：
                    col2      col1      col3
first second                                
a     1       -0.271631  0.089942  0.168262
      2        1.690528 -0.462964  1.660620
b     1        0.836038  1.112058  0.058543
      2        0.062222  1.003349  0.273299
c     1        1.191538 -0.404230 -1.024869
      2       -0.552042 -0.227170 -1.105462

# 按照多级索引的第二级别进行排序
df = df.sort_index(level=1)
print(df)
# 输出：
                    col2      col1      col3
first second                                
a     1       -0.271631  0.089942  0.168262
b     1        0.836038  1.112058  0.058543
c     1        1.191538 -0.404230 -1.024869
a     2        1.690528 -0.462964  1.660620
b     2        0.062222  1.003349  0.273299
c     2       -0.552042 -0.227170 -1.105462

可以看到，按照多级索引的第二级别排序后，DataFrame 的行索引变为了先按照第二级别排序，然后按照第一级别排序的样式。