当前位置：极客教程 > Pandas > Pandas 入门教程 > Python Pandas 排序

Python Pandas 排序

Python Pandas 排序

在Pandas中，有两种可用的排序方式。它们是 –

  • 按标签
  • 按实际值

让我们考虑一个有输出的例子。

import pandas as pd
import numpy as np

unsorted_df=pd.DataFrame(np.random.randn(10,2),index=[1,4,6,2,3,5,9,8,0,7],colu
mns=['col2','col1'])
print unsorted_df
Python

其 输出结果 如下 –

        col2       col1
1  -2.063177   0.537527
4   0.142932  -0.684884
6   0.012667  -0.389340
2  -0.548797   1.848743
3  -1.044160   0.837381
5   0.385605   1.300185
9   1.031425  -1.002967
8  -0.407374  -0.435142
0   2.237453  -1.067139
7  -1.445831  -1.701035
Python

在 unsorted_df 中， 标签 和 值 都没有排序。让我们看看如何对这些进行排序。

通过标签

使用 sort_index() 方法，通过传递轴参数和排序的顺序，可以对DataFrame进行排序。默认情况下，排序是在行标签上以升序进行的。

import pandas as pd
import numpy as np

unsorted_df = pd.DataFrame(np.random.randn(10,2),index=[1,4,6,2,3,5,9,8,0,7],colu
   mns = ['col2','col1'])

sorted_df=unsorted_df.sort_index()
print sorted_df
Python

其 输出结果 如下 –

        col2       col1
0   0.208464   0.627037
1   0.641004   0.331352
2  -0.038067  -0.464730
3  -0.638456  -0.021466
4   0.014646  -0.737438
5  -0.290761  -1.669827
6  -0.797303  -0.018737
7   0.525753   1.628921
8  -0.567031   0.775951
9   0.060724  -0.322425
Python

排序的顺序

通过向升序参数传递布尔值，可以控制排序的顺序。让我们考虑下面的例子来理解这一点。

import pandas as pd
import numpy as np

unsorted_df = pd.DataFrame(np.random.randn(10,2),index=[1,4,6,2,3,5,9,8,0,7],colu
   mns = ['col2','col1'])

sorted_df = unsorted_df.sort_index(ascending=False)
print sorted_df
Python

其 输出结果 如下 –

         col2        col1
9    0.825697    0.374463
8   -1.699509    0.510373
7   -0.581378    0.622958
6   -0.202951    0.954300
5   -1.289321   -1.551250
4    1.302561    0.851385
3   -0.157915   -0.388659
2   -1.222295    0.166609
1    0.584890   -0.291048
0    0.668444   -0.061294
Python

对列进行排序

通过传递值为0或1的axis参数，可以对列标进行排序。默认情况下，axis=0，按行排序。让我们考虑下面的例子来理解这一点。

import pandas as pd
import numpy as np

unsorted_df = pd.DataFrame(np.random.randn(10,2),index=[1,4,6,2,3,5,9,8,0,7],colu
   mns = ['col2','col1'])

sorted_df=unsorted_df.sort_index(axis=1)

print sorted_df
Python

其 输出结果 如下 –

         col1        col2
1   -0.291048    0.584890
4    0.851385    1.302561
6    0.954300   -0.202951
2    0.166609   -1.222295
3   -0.388659   -0.157915
5   -1.551250   -1.289321
9    0.374463    0.825697
8    0.510373   -1.699509
0   -0.061294    0.668444
7    0.622958   -0.581378
Python

按值排序

和索引排序一样， sort_values() 是按值排序的方法。它接受一个’by’参数，该参数将使用数据框架的列名，这些值将被排序。

import pandas as pd
import numpy as np

unsorted_df = pd.DataFrame({'col1':[2,1,1,1],'col2':[1,3,2,4]})
   sorted_df = unsorted_df.sort_values(by='col1')

print sorted_df
Python

其 输出结果 如下 –

   col1  col2
1    1    3
2    1    2
3    1    4
0    2    1
Python

观察一下，col1的值是被排序的，而相应的col2的值和行索引会随着col1的变化而变化。因此，它们看起来没有排序。

‘by’ 参数需要一个列值列表。

import pandas as pd
import numpy as np

unsorted_df = pd.DataFrame({'col1':[2,1,1,1],'col2':[1,3,2,4]})
   sorted_df = unsorted_df.sort_values(by=['col1','col2'])

print sorted_df
Python

其 输出结果 如下 –

  col1 col2
2   1   2
1   1   3
3   1   4
0   2   1
Python

排序算法

sort_values() 提供了一个从mergesort、heapsort和quicksort中选择算法的规定。Mergesort是唯一稳定的算法。

import pandas as pd
import numpy as np

unsorted_df = pd.DataFrame({'col1':[2,1,1,1],'col2':[1,3,2,4]})
sorted_df = unsorted_df.sort_values(by='col1' ,kind='mergesort')

print sorted_df
Python

其 输出结果 如下 –

  col1 col2
1    1    3
2    1    2
3    1    4
0    2    1
Python

Python教程

Python 教程

Python 教程
Tkinter 教程

Tkinter 教程
Pandas 教程

Pandas 教程
NumPy 教程

NumPy 教程
Flask 教程

Flask 教程
Django 教程

Django 教程
PySpark 教程

PySpark 教程
wxPython 教程

wxPython 教程
SymPy 教程

SymPy 教程
Seaborn 教程

Seaborn 教程
SciPy 教程

SciPy 教程
RxPY 教程

RxPY 教程
Pycharm 教程

Pycharm 教程
Pygame 教程

Pygame 教程
PyGTK 教程

PyGTK 教程
PyQt 教程

PyQt 教程
PyQt5 教程

PyQt5 教程
PyTorch 教程

PyTorch 教程
Matplotlib 教程

Matplotlib 教程
Web2py 教程

Web2py 教程
BeautifulSoup 教程

BeautifulSoup 教程

Java教程

Java 教程

Java 教程

Web教程

HTML 教程

HTML 教程
CSS 教程

CSS 教程
CSS3 教程

CSS3 教程
jQuery 教程

jQuery 教程
Ajax 教程

Ajax 教程
AngularJS 教程

AngularJS 教程
TypeScript 教程

TypeScript 教程
WordPress 教程

WordPress 教程
Laravel 教程

Laravel 教程
Next.js 教程

Next.js 教程
PhantomJS 教程

PhantomJS 教程
Three.js 教程

Three.js 教程
Underscore.JS 教程

Underscore.JS 教程
WebGL 教程

WebGL 教程
WebRTC 教程

WebRTC 教程
VueJS 教程

VueJS 教程

数据库教程

SQL 教程

SQL 教程
MySQL 教程

MySQL 教程
MongoDB 教程

MongoDB 教程
PostgreSQL 教程

PostgreSQL 教程
SQLite 教程

SQLite 教程
Redis 教程

Redis 教程
MariaDB 教程

MariaDB 教程

图形图像教程

Vulkan 教程

Vulkan 教程
OpenCV 教程

OpenCV 教程

大数据教程

R语言 教程

R语言 教程

开发工具教程

Git 教程

Git 教程
VSCode 教程

VSCode 教程
Docker 教程

Docker 教程
Gerrit 教程

Gerrit 教程
Excel 教程

Excel 教程

计算机教程

Go语言 教程

Go语言 教程
C++ 教程

C++ 教程

Pandas 入门教程

登录

找回密码？

注册