Python Pandas DataFrame.sort_index()

当我们在使用Pandas的DataFrame对象时，经常需要对序列进行排序以使得数据更容易分析。sort_index()函数可以对DataFrame进行排序，按照指定的轴排序索引。

语法

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

参数说明：

• axis：轴的方向。默认为0，表示按照行索引排序；如果等于1，表示按照列索引排序。
• level：如果轴是多层索引的，则按照指定级别的索引进行排序。
• ascending：表示排序的顺序。默认为True，即升序排列；如果是False，表示降序排列。
• inplace：如果为True，则排序后的DataFrame将替换为原始的DataFrame。默认为False。
• kind：排序算法的类型。默认值为“quicksort”，其他选项包括“mergesort”和“heapsort”。
• na_position：处理缺失值的位置，取值为“last”或“first”。
• sort_remaining：如果存在多个索引，则是否对其他索引继续排序。默认为True。
• ignore_index：如果设置为True，则新的DataFrame使用0到n-1重新索引。默认为False。
• key：当用于字符串类型的排序时，此参数接受用于转换的函数。

示例

例1：使用行索引升序排序

import pandas as pd

data = {'name':['Tom', 'Jerry', 'Mickey', 'Minnie'],
        'age':[28, 34, 29, 31],
        'gender':['M', 'M', 'M', 'F'],
        'score':[85.5, 92.0, 87.5, 88.0]}

df = pd.DataFrame(data)
df.sort_index()

输出：

      name  age gender  score
0      Tom   28      M   85.5
1    Jerry   34      M   92.0
2   Mickey   29      M   87.5
3   Minnie   31      F   88.0

例2：使用列索引降序排序

import pandas as pd

data = {'name':['Tom', 'Jerry', 'Mickey', 'Minnie'],
        'age':[28, 34, 29, 31],
        'gender':['M', 'M', 'M', 'F'],
        'score':[85.5, 92.0, 87.5, 88.0]}

df = pd.DataFrame(data)
df.sort_index(axis=1, ascending=False)

输出：

   score gender     name  age
0   85.5      M      Tom   28
1   92.0      M    Jerry   34
2   87.5      M   Mickey   29
3   88.0      F   Minnie   31

例3：使用多级行索引排序

import pandas as pd

data = {'name':['Tom', 'Jerry', 'Mickey', 'Minnie'],
        'age':[28, 34, 29, 31],
        'gender':['M', 'M', 'M', 'F'],
        'score':[85.5, 92.0, 87.5, 88.0]}

df = pd.DataFrame(data)
df = df.set_index(['gender', 'name'])
df.sort_index(level=[0, 1], ascending=[False, True])

输出：

             age  score
gender name           
M      Jerry   34   92.0
       Mickey  29   87.5
       Tom     28   85.5
F      Minnie  31   88.0

在这个示例中，我们将'gender'和'name'设置为多级索引，并按照'gender'和'name'排序。ascending=[False, True]指示我们按'gender'降序排序，而按'name'升序排序。

结论

使用sort_index()函数，您可以轻松地对Pandas DataFrame进行排序，这有助于您对数据进行更深入的分析和理解。要了解更多有关sort_index()函数的信息，请参阅Pandas官方文档。