Python Pandas Series.sort_values()

Pandas系列是一个带有轴标签的一维ndarray。标签不需要是唯一的，但必须是一个可散列的类型。该对象支持基于整数和标签的索引，并提供了大量的方法来执行涉及索引的操作。

Pandas Series.sort_values()函数用于按某种标准对给定的系列对象进行升序或降序排序。该函数还提供了选择排序算法的灵活性。

语法: Series.sort_values(axis=0, ascending=True, inplace=False, kind=’quicksort’, na_position=’last’)

参数:
axis：轴来指导排序。
ascending : 如果为真，按升序排序，否则按降序排序。
inplace : 如果为真，就地执行操作。
kind：选择排序算法。
na_position : 参数’first’将NaNs放在开头，’last’将NaNs放在结尾。

返回：系列

例子#1：使用Series.sort_values()函数对给定的系列对象的元素按词典顺序进行排序。

# importing pandas as pd
import pandas as pd
  
# Creating the Series
sr = pd.Series(['New York', 'Chicago', 'Toronto', 'Lisbon', 'Rio', 'Moscow'])
  
# Create the Datetime Index
didx = pd.DatetimeIndex(start ='2014-08-01 10:00', freq ='W', 
                     periods = 6, tz = 'Europe/Berlin') 
  
# set the index
sr.index = didx
  
# Print the series
print(sr)

输出 :

现在我们将使用Series.sort_values()函数对给定系列对象的元素按升序排序。

# sort the values in ascending order
sr.sort_values()

输出 :

正如我们在输出中看到的，Series.sort_values()函数已经成功地将给定系列对象的元素按升序排序。

示例#2：使用Series.sort_values()函数对给定系列对象的元素按降序排序。

# importing pandas as pd
import pandas as pd
  
# Creating the Series
sr = pd.Series([19.5, 16.8, 22.78, 20.124, 18.1002])
  
# Print the series
print(sr)

输出 :

现在我们将使用Series.sort_values()函数对给定系列对象的元素按降序排序。

# sort the values in descending order
sr.sort_values(ascending = False)

输出 :

正如我们在输出中看到的，Series.sort_values()函数已经成功地将给定系列对象的元素按降序排序。