Python| Pandas Series.argsort()

Pandas 系列是带有轴标签的一维 ndarray。标签不必是唯一的，但必须是可散列的类型。该对象支持基于整数和基于标签的索引，并提供了许多用于执行涉及索引的操作的方法。

Pandas Series.argsort()函数返回对给定系列对象的基础数据进行排序的索引。

Syntax: Series.argsort(axis=0, kind=’quicksort’, order=None)

Parameter :
axis : Has no effect but is accepted for compatibility with numpy.
kind : {‘mergesort’, ‘quicksort’, ‘heapsort’}, default ‘quicksort’
order : Has no effect but is accepted for compatibility with numpy.

Returns : argsorted : Series, with -1 indicated where nan values are present

编程需要懂一点英语

示例 #1：使用Series.argsort()函数返回索引序列，该索引序列将对给定系列对象的基础数据进行排序。

# importing pandas as pd
import pandas as pd
  
# Creating the Series
sr = pd.Series([34, 5, 13, 32, 4, 15])
  
# Create the Index
index_ = ['Coca Cola', 'Sprite', 'Coke', 'Fanta', 'Dew', 'ThumbsUp']
  
# set the index
sr.index = index_
  
# Print the series
print(sr)

输出：

Coca Cola    34
Sprite        5
Coke         13
Fanta        32
Dew           4
ThumbsUp     15
dtype: int64

现在我们将使用Series.argsort()函数返回一个索引序列，它将对给定系列对象的基础数据进行排序。

# return the indices which will
# sort the series
result = sr.argsort()
  
# Print the result
print(result)
  
# Let's sort the series using the result
print(sr[result])

输出：

Coca Cola    4
Sprite       1
Coke         2
Fanta        5
Dew          3
ThumbsUp     0
dtype: int64

Dew           4
Sprite        5
Coke         13
ThumbsUp     15
Fanta        32
Coca Cola    34
dtype: int64

正如我们在输出中看到的那样， Series.argsort()函数已成功返回一个包含索引的系列对象，该索引将对给定的系列对象进行排序。示例 #2：使用Series.argsort()函数返回索引序列，该索引序列将对给定系列对象的基础数据进行排序。

# importing pandas as pd
import pandas as pd
  
# Creating the Series
sr = pd.Series([11, 21, 8, 18, 65, 18, 32, 10, 5, 32, None])
  
# Create the Index
# apply yearly frequency
index_ = pd.date_range('2010-10-09 08:45', periods = 11, freq ='Y')
  
# set the index
sr.index = index_
  
# Print the series
print(sr)

输出：

2010-12-31 08:45:00    11.0
2011-12-31 08:45:00    21.0
2012-12-31 08:45:00     8.0
2013-12-31 08:45:00    18.0
2014-12-31 08:45:00    65.0
2015-12-31 08:45:00    18.0
2016-12-31 08:45:00    32.0
2017-12-31 08:45:00    10.0
2018-12-31 08:45:00     5.0
2019-12-31 08:45:00    32.0
2020-12-31 08:45:00     NaN
Freq: A-DEC, dtype: float64

现在我们将使用Series.argsort()函数返回一个索引序列，它将对给定系列对象的基础数据进行排序。

# return the indices which will
# sort the series
result = sr.argsort()
  
# Print the result
print(result)
  
# Let's sort the series using the result
print(sr[result])

输出：

2010-12-31 08:45:00    8
2011-12-31 08:45:00    2
2012-12-31 08:45:00    7
2013-12-31 08:45:00    0
2014-12-31 08:45:00    3
2015-12-31 08:45:00    5
2016-12-31 08:45:00    1
2017-12-31 08:45:00    6
2018-12-31 08:45:00    9
2019-12-31 08:45:00    4
2020-12-31 08:45:00   -1
Freq: A-DEC, dtype: int64

2018-12-31 08:45:00     5.0
2012-12-31 08:45:00     8.0
2017-12-31 08:45:00    10.0
2010-12-31 08:45:00    11.0
2013-12-31 08:45:00    18.0
2015-12-31 08:45:00    18.0
2011-12-31 08:45:00    21.0
2016-12-31 08:45:00    32.0
2019-12-31 08:45:00    32.0
2014-12-31 08:45:00    65.0
2020-12-31 08:45:00     NaN
dtype: float64

正如我们在输出中看到的那样， Series.argsort()函数已成功返回一个包含索引的系列对象，该索引将对给定的系列对象进行排序。请注意，该函数已返回 -1 作为缺失值的索引位置。