Pandas系列进行排序

系列是一个一维标签数组，能够容纳整数、字符串、浮点数、Python对象等类型的数据。轴的标签被统称为索引。

现在，让我们看看一个对Pandas系列进行排序的程序。

对于pandas系列的排序，可以使用Series.sort_values()方法。

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

例子1：以升序对数字系列进行排序。

# importing pandas as pd
import pandas as pd
 
# define a numeric series
s = pd.Series([100, 200, 54.67,
               300.12, 400])
 
# print the unsorted series
s

输出 :

现在我们将使用Series.sort_values()方法对一个数字系列进行升序排序。

# sorting series s with
# s.sort_value() method in
# ascending order
sorted_series = s.sort_values(ascending
                              = True)
# print the sorted series
sorted_series

输出:

从输出结果中，我们可以看到，数字系列是按升序排序的。

例子2：以降序对数字系列进行排序。

# importing pandas as pd
import pandas as pd
 
# define a numeric series
s = pd.Series([100, 200, 54.67,
               300.12, 400])
 
# print the unsorted series
s

输出:

现在我们将使用Series.sort_values()方法对一个数字系列进行降序排序。

# sorting the series s with
# s.sort_values() method
# in descending order
sorted_series = s.sort_values(ascending
                              = False)
# printing the sorted series
sorted_series

输出:

从输出结果中，我们可以看到，数字系列是按降序排序的。

例子3：对一系列字符串进行排序。

# importing pandas as pd
import pandas as pd
 
#d efine a string series s
s = pd.Series(["OS","DBMS","DAA",
               "TOC","ML"])
 
# print the unsorted series
s

输出:

现在我们将使用Series.sort_values()方法对一系列的字符串进行排序。

# sorting the series s with
# s.sort_values() method
# in ascending order
sorted_series = s.sort_values(ascending
                              = True)
# printing the sorted series
sorted_series

输出:

从输出结果中，我们可以看到，字符串系列是按词典上的升序排序的。

示例4：对数值进行就地排序。

# importing numpy as np
import numpy as np
 
# importing pandas as pd
import pandas as pd
 
# define a numeric series
# s with a NaN
s = pd.Series([np.nan, 1, 3,
               10, 5])
 
# print the unsorted series
s

输出 :

现在我们将使用系列.sort_values()方法对数值进行原地排序

# sorting the series s with
# s.sort_values() method in
# descending order and inplace
s.sort_values(ascending  = False,
                              inplace = True)
 
# printing the sorted series
s

输出:

输出结果显示，Pandas系列中的原地排序。

例子5：对系列中的数值进行排序，把NaN放在前面。

# importing numpy as np
import numpy as np
 
# importing pandas as pd
import pandas as pd
  
# define a numeric series
# s with a NaN
s = pd.Series([np.nan, 1, 3,
               10, 5])
 
# print the unsorted series
s

输出:

现在我们将使用Series.sort_values()方法对系列中的数值进行排序，将NaN放在首位。

# sorting the series s with
# s.sort_values() method in
# ascending order with na
# position at first
sorted_series = s.sort_values(na_position =
                              'first')
 
# printing the sorted series
sorted_series

输出:

输出显示，NaN（非数字）值在排序的系列中被置于首位。