8 Dataframe 排序(sort_index()和sort_values())
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unsorted_df=pd.DataFrame(np.random.randn(10,2),index=[1,4,6,2,3,5,9,8,0,7], columns=[‘col2‘,‘col1‘])
8.1 按索引进行排序(sort_index())
### 按索引排序,需要指定轴和方向,默认为列方向排序 unsorted_df.sort_index()#默认为index升序 unsorted_df.sort_index(ascending=False)#此时为index降序
unsorted_df.sort_index(axis=1,ascending=True,inplace=False,na_position=‘last‘) #此时为columns方向升序,inplace指明是否替代原df,na_position指明缺失值的位置(‘last‘,‘first‘)
unsorted_df.sort_index().sort_index(axis=1,ascending=True,inplace=False,na_position=‘last‘) #index和colimns同时排序,可以直接粘在后面
8.2 按值排序(sort_values())
### 按值排序 unsorted_df.sort_values(by=[‘col1‘,‘col2‘]) unsorted_df.sort_values(by=2,axis=1)#axis=1时表明对columns行方向排序,by=1表示对index=1的行排 ## 也可为排序过程制定方法 unsorted_df.sort_values(by=‘col1‘,kind=‘mergesort‘)
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pandas读取csv数据index_col参数指定作为行索引的数据列索引列表形成复合(多层)行索引sort_index函数基于多层行索引对dataframe数据排序(默认升序排序)