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import pandas as pd
df = pd.DataFrame(……)
說明:如下「df」爲DataFrame對象。ui
做用:既能夠根據列數據,也可根據行數據排序。
注意:必須指定by參數,即必須指定哪幾行或哪幾列;沒法根據index名和columns名排序(由.sort_index()執行)spa
DataFrame.sort_values(by, axis=0, ascending=True, inplace=False, kind='quicksort', na_position='last')
axis:{0 or ‘index’, 1 or ‘columns’}, default 0,默認按照列排序,即縱向排序;若是爲1,則是橫向排序。
by:str or list of str;若是axis=0,那麼by="列名";若是axis=1,那麼by="行名"。
ascending:布爾型,True則升序,若是by=['列名1','列名2'],則該參數能夠是[True, False],即第一字段升序,第二個降序。
inplace:布爾型,是否用排序後的數據框替換現有的數據框。
kind:排序方法,{‘quicksort’, ‘mergesort’, ‘heapsort’}, default ‘quicksort’。彷佛不用太關心。
na_position:{‘first’, ‘last’}, default ‘last’,默認缺失值排在最後面。code
原數據對象
df = pd.DataFrame({'b':[1,2,3,2],'a':[4,3,2,1],'c':[1,3,8,2]},index=[2,0,1,3]) b a c 2 1 4 1 0 2 3 3 1 3 2 8 3 2 1 2
1.按b列升序排序blog
df.sort_values(by='b') #等同於df.sort_values(by='b',axis=0) b a c 2 1 4 1 0 2 3 3 3 2 1 2 1 3 2 8
2.先按b列降序,再按a列升序排序排序
df.sort_values(by=['b','a'],axis=0,ascending=[False,True]) b a c 1 3 2 8 3 2 1 2 0 2 3 3 2 1 4 1
3.按行3升序排列rem
df.sort_values(by=3,axis=1) #必須指定axis=1 a b c 2 4 1 1 0 3 2 3 1 2 3 8 3 1 2 2
4.按行3升序,行0降排列文檔
df.sort_values(by=[3,0],axis=1,ascending=[True,False]) a c b 2 4 1 1 0 3 3 2 1 2 8 3 3 1 2 2
注意:指定多列(多行)排序時,先按排在前面的列(行)排序,若是內部有相同數據,再對相同數據內部用下一個列(行)排序,以此類推。如何內部無重複數據,則後續排列不執行。即首先知足排在前面的參數的排序,再排後面參數get
做用:默認根據行標籤對全部行排序,或根據列標籤對全部列排序,或根據指定某列或某幾列對行排序。
注意:df. sort_index()能夠完成和df. sort_values()徹底相同的功能,但python更推薦用只用df. sort_index()對「根據行標籤」和「根據列標籤」排序,其餘排序方式用df.sort_values()。
sort_index(axis=0, level=None, ascending=True, inplace=False, kind='quicksort', na_position='last', sort_remaining=True, by=None)
axis:0按照行名排序;1按照列名排序
level:默認None,不然按照給定的level順序排列---貌似並非,文檔
ascending:默認True升序排列;False降序排列
inplace:默認False,不然排序以後的數據直接替換原來的數據框
kind:排序方法,{‘quicksort’, ‘mergesort’, ‘heapsort’}, default ‘quicksort’。彷佛不用太關心。
na_position:缺失值默認排在最後{"first","last"}
by:按照某一列或幾列數據進行排序,可是by參數貌似不建議使用
源數據
import pandas as pd df = pd.DataFrame({'b':[1,2,2,3],'a':[4,3,2,1],'c':[1,3,8,2]},index=[2,0,1,3]) b a c 2 1 4 1 0 2 3 3 1 3 2 8 3 2 1 2
1.默認按「行標籤」升序排列(推薦)
df.sort_index() #默認按「行標籤」升序排序,或df.sort_index(axis=0, ascending=True) b a c 0 2 3 3 1 3 2 8 2 1 4 1 3 2 1 2
2.按「列標籤」升序排列(推薦)
df.sort_index(axis=1) #按「列標籤」升序排序 a b c 2 4 1 1 0 3 2 3 1 2 3 8 3 1 2 2