Python Pandas - 排序

Pandas 中有两种排序方式。 他们是 −

• 按标签
• 按实际值计算

让我们考虑一个带有输出的示例。

import pandas as pd
import numpy as np

unsorted_df=pd.DataFrame(np.random.randn(10,2),index=[1,4,6,2,3,5,9,8,0,7],colu
mns=['col2','col1'])
print unsorted_df

它的输出如下 −

        col2       col1
1  -2.063177   0.537527
4   0.142932  -0.684884
6   0.012667  -0.389340
2  -0.548797   1.848743
3  -1.044160   0.837381
5   0.385605   1.300185
9   1.031425  -1.002967
8  -0.407374  -0.435142
0   2.237453  -1.067139
7  -1.445831  -1.701035

在 unsorted_df 中，labels 和 values 是未排序的。 让我们看看如何对这些进行排序。

按标签

使用 sort_index() 方法，通过传递轴参数和排序顺序，可以对 DataFrame 进行排序。 默认情况下，按升序对行标签进行排序。

import pandas as pd
import numpy as np

unsorted_df = pd.DataFrame(np.random.randn(10,2),index=[1,4,6,2,3,5,9,8,0,7],colu
   mns = ['col2','col1'])

sorted_df=unsorted_df.sort_index()
print sorted_df

它的输出如下 −

        col2       col1
0   0.208464   0.627037
1   0.641004   0.331352
2  -0.038067  -0.464730
3  -0.638456  -0.021466
4   0.014646  -0.737438
5  -0.290761  -1.669827
6  -0.797303  -0.018737
7   0.525753   1.628921
8  -0.567031   0.775951
9   0.060724  -0.322425

排序顺序

通过将布尔值传递给升序参数，可以控制排序的顺序。 让我们考虑以下示例来理解相同的内容。

import pandas as pd
import numpy as np

unsorted_df = pd.DataFrame(np.random.randn(10,2),index=[1,4,6,2,3,5,9,8,0,7],colu
   mns = ['col2','col1'])

sorted_df = unsorted_df.sort_index(ascending=False)
print sorted_df

它的输出如下 −

         col2        col1
9    0.825697    0.374463
8   -1.699509    0.510373
7   -0.581378    0.622958
6   -0.202951    0.954300
5   -1.289321   -1.551250
4    1.302561    0.851385
3   -0.157915   -0.388659
2   -1.222295    0.166609
1    0.584890   -0.291048
0    0.668444   -0.061294

对列进行排序

通过传递值为 0 或 1 的轴参数，可以对列标签进行排序。 默认情况下，axis=0，按行排序。 让我们考虑以下示例来理解相同的内容。

import pandas as pd
import numpy as np
 
unsorted_df = pd.DataFrame(np.random.randn(10,2),index=[1,4,6,2,3,5,9,8,0,7],colu
   mns = ['col2','col1'])
 
sorted_df=unsorted_df.sort_index(axis=1)

print sorted_df

它的输出如下 −

         col1        col2
1   -0.291048    0.584890
4    0.851385    1.302561
6    0.954300   -0.202951
2    0.166609   -1.222295
3   -0.388659   -0.157915
5   -1.551250   -1.289321
9    0.374463    0.825697
8    0.510373   -1.699509
0   -0.061294    0.668444
7    0.622958   -0.581378

按值排序

和索引排序一样，sort_values()是按值排序的方法。 它接受一个 'by' 参数，该参数将使用要对值进行排序的 DataFrame 的列名。

import pandas as pd
import numpy as np

unsorted_df = pd.DataFrame({'col1':[2,1,1,1],'col2':[1,3,2,4]})
   sorted_df = unsorted_df.sort_values(by='col1')

print sorted_df

它的输出如下 −

   col1  col2
1    1    3
2    1    2
3    1    4
0    2    1

请注意，col1 值已排序，相应的 col2 值和行索引将与 col1 一起改变。 因此，它们看起来未分类。

'by' 参数采用列值列表。

import pandas as pd
import numpy as np

unsorted_df = pd.DataFrame({'col1':[2,1,1,1],'col2':[1,3,2,4]})
   sorted_df = unsorted_df.sort_values(by=['col1','col2'])

print sorted_df

它的输出如下 −

  col1 col2
2   1   2
1   1   3
3   1   4
0   2   1

排序算法

sort_values() 提供了从合并排序、堆排序和快速排序中选择算法的规定。 合并排序是唯一稳定的算法。

import pandas as pd
import numpy as np

unsorted_df = pd.DataFrame({'col1':[2,1,1,1],'col2':[1,3,2,4]})
sorted_df = unsorted_df.sort_values(by='col1' ,kind='mergesort')

print sorted_df

它的输出如下 −

  col1 col2
1    1    3
2    1    2
3    1    4
0    2    1