pandas通过索引进行排序的示例

下面是关于pandas通过索引进行排序的完整攻略。

根据索引排序

在 Pandas 中，我们可以使用 sort_index() 方法根据索引进行排序。该方法会返回一个排序后的 Series 或 DataFrame。下面是一个简单的示例：

import pandas as pd

# 创建一个DataFrame
df = pd.DataFrame({'name': ['Tom', 'Jerry', 'Spike'],
                   'age': [30, 25, 35]},
                  index=[2, 1, 0])
print(df)

# 根据索引进行排序
df_sorted = df.sort_index()

print(df_sorted)

我们首先创建了一个DataFrame，索引为 [2, 1, 0] 。然后使用 sort_index() 方法进行排序，该方法默认按照升序对索引进行排序。运行后输出的结果如下：

    name  age
2    Tom   30
1  Jerry   25
0  Spike   35

    name  age
0  Spike   35
1  Jerry   25
2    Tom   30

我们可以看到，通过 sort_index() 方法对索引进行排序后，DataFrame 的索引顺序变为了 [0, 1, 2] 。

根据多个索引排序

在复杂的数据集中，有时候我们需要根据多个索引进行排序。Pandas 提供了 sort_values() 方法实现多索引排序。下面是一个示例：

import pandas as pd

# 创建一个DataFrame
df = pd.DataFrame({'name': ['Tom', 'Jerry', 'Spike', 'Tom'],
                   'age': [30, 25, 35, 28],
                   'gender': ['M', 'M', 'M', 'F']},
                  index=[2, 1, 0, 3])
print(df)

# 根据多个索引进行排序
df_sorted = df.sort_values(by=['name', 'age'])

print(df_sorted)

我们首先创建了一个DataFrame，其中包含了 name 、age 和 gender 三个属性。由于有多个 Tom，他们的 age 不相同，因此我们需要根据 name 和 age 进行排序。我们使用 sort_values() 方法，传入 by 参数，并将需要排序的属性放在列表中即可。运行后输出的结果如下：

    name  age gender
2    Tom   30      M
1  Jerry   25      M
0  Spike   35      M
3    Tom   28      F

    name  age gender
1  Jerry   25      M
3    Tom   28      F
2    Tom   30      M
0  Spike   35      M

可以看到，我们根据 name 进行了升序排列，如果 name 相同，则根据 age 进行升序排列。