<tr id="g9a3z"></tr>

      <nav id="g9a3z"><code id="g9a3z"></code></nav>

      <listing id="g9a3z"><small id="g9a3z"><thead id="g9a3z"></thead></small></listing>
      <table id="g9a3z"></table>
    1. <table id="g9a3z"></table>
    2. <sub id="g9a3z"></sub>
        溫馨提示×

        Pandas索引排序?df.sort_index()的實現方法

        發布時間:2022-07-25 13:33:56 來源:億速云 閱讀:259 作者:栢白 欄目:開發技術

        這篇文章主要介紹了Pandas索引排序 df.sort_index()的實現方法,具有一定借鑒價值,需要的朋友可以參考下。下面就和我一起來看看吧。

        df.sort_index()實現按索引排序,默認以從小到大的升序方式排列,如希望按降序排列,傳入ascending = False

        import pandas as pd
         
        df = 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)

        結果展示

        df

        Pandas索引排序?df.sort_index()的實現方法

        res1

        Pandas索引排序?df.sort_index()的實現方法

        res2

        Pandas索引排序?df.sort_index()的實現方法

        擴展

        # 更多方法如下:
        s.sort_index() # 升序排列
        df.sort_index() # df也是按索引進行排序
        df.team.sort_index()
        s.sort_index(ascending=False) # 降序排列
        s.sort_index(inplace=True) # 排序后生效,改變原數據
        # 索引重新0-(n-1)排,可以得到它的排序號
        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) # 如果多層,排一級
        s.sort_index(level=1, sort_remaining=False) # 這層不排
        # 行索引排序,表頭排序
        df.sort_index(axis=1) # 會把列按列名順序排序

        df.reindex()指定自己定義順序的索引,實現行和列的順序重新定義

        import pandas as pd
         
        df = pd.DataFrame({
                'A':[1,2,3],
                'B':[4,5,6]
                },index=['a','b','c'])
         
        # 按要求重新指定索引順序
        res1 = df.reindex(['c','b','a'])
         
        # 指定列順序
        res2 = df.reindex(['B','A'], axis=1)

        結果展示

        df

        Pandas索引排序?df.sort_index()的實現方法

        res1

        Pandas索引排序?df.sort_index()的實現方法

        res2

        Pandas索引排序?df.sort_index()的實現方法

        以上就是Pandas索引排序 df.sort_index()的實現方法的詳細內容了,看完之后是否有所收獲呢?如果想了解更多相關內容,歡迎來億速云行業資訊!

        免責聲明:本站發布的內容(圖片、視頻和文字)以原創、轉載和分享為主,文章觀點不代表本網站立場,如果涉及侵權請聯系站長郵箱:is@yisu.com進行舉報,并提供相關證據,一經查實,將立刻刪除涉嫌侵權內容。

        主題地圖

        丝瓜视频成人无限色多多,太快了要烂了太深了H,图片鉴黄api
        <tr id="g9a3z"></tr>

            <nav id="g9a3z"><code id="g9a3z"></code></nav>

            <listing id="g9a3z"><small id="g9a3z"><thead id="g9a3z"></thead></small></listing>
            <table id="g9a3z"></table>
          1. <table id="g9a3z"></table>
          2. <sub id="g9a3z"></sub>