本问主要写根据索引或者值对series和dataframe进行排序的实例讲解
代码:
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#coding=utf-8 import pandas as pd import numpy as np #以下实现排序功能。 series = pd.Series([ 3 , 4 , 1 , 6 ],index = [ 'b' , 'a' , 'd' , 'c' ]) frame = pd.DataFrame([[ 2 , 4 , 1 , 5 ],[ 3 , 1 , 4 , 5 ],[ 5 , 1 , 4 , 2 ]],columns = [ 'b' , 'a' , 'd' , 'c' ],index = [ 'one' , 'two' , 'three' ]) print frame print series print 'series通过索引进行排序:' print series.sort_index() print 'series通过值进行排序:' print series.sort_values() print 'dataframe根据行索引进行降序排序(排序时默认升序,调节ascending参数):' print frame.sort_index(ascending = False ) print 'dataframe根据列索引进行排序:' print frame.sort_index(axis = 1 ) print 'dataframe根据值进行排序:' print frame.sort_values(by = 'a' ) print '通过多个索引进行排序:' print frame.sort_values(by = [ 'a' , 'c' ]) |
实验结果:
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b a d c one 2 4 1 5 two 3 1 4 5 three 5 1 4 2 b 3 a 4 d 1 c 6 dtype: int64 |
series通过索引进行排序:
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a 4 b 3 c 6 d 1 dtype: int64 |
series通过值进行排序:
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d 1 b 3 a 4 c 6 dtype: int64 |
dataframe根据行索引进行降序排序(排序时默认升序,调节ascending参数):
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b a d c two 3 1 4 5 three 5 1 4 2 one 2 4 1 5 |
dataframe根据列索引进行排序:
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a b c d one 4 2 5 1 two 1 3 5 4 three 1 5 2 4 |
dataframe根据值进行排序:
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b a d c two 3 1 4 5 three 5 1 4 2 one 2 4 1 5 |
通过两个索引进行排序:
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b a d c three 5 1 4 2 two 3 1 4 5 one 2 4 1 5 [Finished in 1.0s ] |
以上这篇pandas 对series和dataframe进行排序的实例就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持服务器之家。
原文链接:https://blog.csdn.net/u014662865/article/details/59058039