Pandas是Python中数据分析的常用库,数据排序是数据分析中常用的操作之一。Pandas中的sort_values()
函数可以实现对DataFrame和Series中的元素进行排序。下面就来详细讲解sort_values()
函数的实现及用法。
sort_values()
的语法
Pandas中的sort_values()
函数定义如下:
sort_values(by, axis=0, ascending=True, inplace=False, ignore_index=False, key=None)
其中各参数的含义如下:
by
:根据哪些列进行排序,可以是单个列名或多个列名的列表;axis
:指定排序的方向,可选0表示按列进行排序、1表示按行进行排序,默认值为0;ascending
:指定排序的方式,可选True表示升序排序、False表示降序排序,默认值为True;inplace
:是否在原始数据上修改,可选True表示在原始数据上进行修改,可选False表示不在原始数据上修改,默认值为False;ignore_index
:是否重置索引,可选True表示重置索引,可选False表示不重置索引,默认值为False;key
:排序前对数据进行操作的函数,可选函数类型,默认值为None。
sort_values()
的用法
对DataFrame排序
下面是一个示例DataFrame:
import pandas as pd
data = {'name': ['Tom', 'Jerry', 'Peter', 'Mary'],
'age': [28, 19, 25, 33],
'gender': ['M', 'M', 'M', 'F']}
df = pd.DataFrame(data)
print(df)
输出结果为:
name age gender
0 Tom 28 M
1 Jerry 19 M
2 Peter 25 M
3 Mary 33 F
可以看到,数据中包含'name'、'age'、'gender'三列数据。现在我们要根据年龄对数据进行排序:
df_sort = df.sort_values(by=['age'], ascending=True, ignore_index=True)
print(df_sort)
输出结果为:
name age gender
0 Jerry 19 M
1 Peter 25 M
2 Tom 28 M
3 Mary 33 F
可以看到,经过sort_values()
函数的处理,数据已按照年龄从小到大的顺序排列,而且由于参数设置为ignore_index=True
,所以索引值也被重置了。
对Series排序
除了可以对DataFrame进行排序,还可以对Series进行排序。下面是一个示例Series:
import pandas as pd
data = pd.Series([3, 2, 4, 1, 5])
print(data)
输出结果为:
0 3
1 2
2 4
3 1
4 5
dtype: int64
现在我们要对数据进行排序,使其从大到小排列:
data_sort = data.sort_values(ascending=False)
print(data_sort)
输出结果为:
4 5
2 4
0 3
1 2
3 1
dtype: int64
可以看到,经过sort_values()
函数的处理,数据已按照从大到小的顺序排列。需要注意的是,由于Series没有列名,所以不能像对DataFrame那样使用by
参数来指定排序列。
sort_values()
的实现原理
sort_values()
函数的实现原理是基于Python的排序函数sorted()
实现的。对于DataFrame或Series,sort_values()
函数首先将其转换为一个列表,然后再对列表进行排序,最后再将列表转换为DataFrame或Series数据结构。
在排序时,根据by
参数指定的列名,在数据中提取相应的列,并以列表形式传递给key
参数。key
参数设置为None
时,使用Python默认的排序规则对数据进行排序;否则,可以通过自定义函数来对数据进行排序。
综上所述,sort_values()
函数实现了Pandas中对DataFrame及Series数据进行排序的功能,并提供了丰富的参数设置,使得用户可以根据自己的需求指定排序规则。
本站文章如无特殊说明,均为本站原创,如若转载,请注明出处:Pandas之排序函数sort_values()的实现 - Python技术站