Pandas | 10 排序

Pandas有两种排序方式，它们分别是 -

• 按标签
• 按实际值

import pandas as pd
import numpy as np

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

输出结果：

 col2 col1 1 1.069838 0.096230 4 -0.542406 -0.219829 6 -0.071661 0.392091 2 1.399976 -0.472169 3 0.428372 -0.624630 5 0.471875 0.966560 9 -0.131851 -1.254495 8 1.180651 0.199548 0 0.906202 0.418524 7 0.124800 2.011962

 

在df数据值中，标签和值未排序。下面来看看如何按标签来排序。

 

按标签排序

使用sort_index()方法，经过传递axis参数和排序顺序，能够对DataFrame进行排序。 默认状况下，按照升序对行标签进行排序。

import pandas as pd
import numpy as np

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

sorted_df=df.sort_index()
print (sorted_df)

输出结果：

col2 col1 0 0.431384 -0.401538 1 0.111887 -0.222582 2 -0.166893 -0.237506 3 0.476472 0.508397 4 0.670838 0.406476 5 2.065969 -0.324510 6 -0.441630 1.060425 7 0.735145 0.972447 8 -0.051904 -1.112292 9 0.134108 0.759698

 

排序顺序

　　经过将布尔值传递给升序参数，能够控制排序顺序。 

import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.DataFrame(np.random.randn(10,2),index=[1,4,6,2,3,5,9,8,0,7],columns = ['col2','col1'])
sorted_df = df.sort_index(ascending=False)
print (sorted_df)

输出结果：

col2 col1 9 0.750452 1.754815 8 0.945238 2.079394 7 0.345238 -0.162737 6 -0.512060 0.887094 5 1.163144 0.595402 4 -0.063584 -0.185536 3 -0.275438 -2.286831 2 -1.504792 -1.222394 1 1.031234 -1.848174 0 -0.615083 0.784086

 

按列排列

　　经过传递axis参数值为0或1，能够对列标签进行排序。 默认状况下，axis = 0，逐行排列。

import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.DataFrame(np.random.randn(10,2),index=[1,4,6,2,3,5,9,8,0,7],columns = ['col2','col1'])
sorted_df=df.sort_index(axis=1)
print (sorted_df)

输出结果：

col1 col2 1 -0.997962 0.736707 4 1.196464 0.703710 6 -0.387800 1.207803 2 1.614043 0.356389 3 -0.057181 -0.551742 5 1.034451 -0.731490 9 -0.564355 0.892203 8 -0.763526 0.684207 0 -1.213615 1.268649 7 0.316543 -1.450784

 

按值排序

sort_values()是按值排序的方法。它接受一个by参数，它将使用要与其排序值的DataFrame的列名称。

import pandas as pd
import numpy as np

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

输出结果：

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

 

注意： 观察上面的输出结果，col1值被排序，相应的col2值和行索引将随col1一块儿改变。所以，它们看起来没有排序。

 

能够传递多个列，前列相同的状况下，排后列

import pandas as pd
import numpy as np

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

输出结果：

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

 

排序算法

sort_values()提供了从mergeesort，heapsort和quicksort中选择算法的一个配置。Mergesort是惟一稳定的算法。

import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.DataFrame({'col1':[2,1,1,1],'col2':[1,3,2,4]})

sorted_df = df.sort_values(by='col1' ,kind='mergesort')
print (sorted_df)

输出结果：

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