Pandas索引排序 df.sort_index()的实现方法
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摘要： df.sort_index()实现按索引排序，默认以从小到大的升序方式排列，如希望按降序排列，传入ascending = Falseimportpandasaspddf=pd.DataFrame([['liver','E',89,21,24,64],['Arry','C',36,37,37,5... ...
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(为您整理了一些要点),点击可以直达。df.sort_index()实现按索引排序，默认以从小到大的升序方式排列，如希望按降序排列，传入ascending = False
importpandasaspddf=pd.DataFrame([['liver','E',89,21,24,64],['Arry','C',36,37,37,57],['Ack','A',57,60,18,84],['Eorge','C',93,96,71,78],['Oah','D',65,49,61,86]],columns=['name','team','Q1','Q2','Q3','Q4'])#索引降序res1=df.sort_index(ascending=False)#按列索引名排序:#在索引方向上排序res2=df.sort_index(axis=1,ascending=False)
结果展示
df
res1
res2
扩展
#更多方法如下:s.sort_index()#升序排列df.sort_index()#df也是按索引进行排序df.team.sort_index()s.sort_index(ascending=False)#降序排列s.sort_index(inplace=True)#排序后生效，改变原数据#索引重新0-(n-1)排，可以得到它的排序号s.sort_index(ignore_index=True)s.sort_index(na_position='first')#空值在前，另'last'表示空值在后s.sort_index(level=1)#如果多层，排一级s.sort_index(level=1,sort_remaining=False)#这层不排#行索引排序，表头排序df.sort_index(axis=1)#会把列按列名顺序排序
df.reindex()指定自己定义顺序的索引，实现行和列的顺序重新定义
importpandasaspddf=pd.DataFrame({'A':[1,2,3],'B':[4,5,6]},index=['a','b','c'])#按要求重新指定索引顺序res1=df.reindex(['c','b','a'])#指定列顺序res2=df.reindex(['B','A'],axis=1)结果展示
df
res1
res2
</div> <div class="zixun-tj-product adv-bottom"></div> </div> </div> <div class="prve-next-news">本文：
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