Python数据分析之Pandas Dataframe排序操作攻略

2024-01-01 04:42:36

前言

在数据分析中，排序是经常要用到的操作。它可以帮助我们发现数据的规律，并从中提取有价值的信息。Pandas Dataframe 提供了两种排序操作：

对索引进行排序

对索引进行排序是最简单的一种排序方式。它只需要一行代码，就可以对 DataFrame 的索引进行升序或降序排序。

df.sort_index(axis=0, inplace=False, kind='quicksort', na_position='last')

axis=0 表示对行索引进行排序。如果要对列索引进行排序，可以将 axis 设置为 1。
inplace=False 表示不修改原 DataFrame，而是返回一个新的排序后的 DataFrame。如果要修改原 DataFrame，可以将 inplace 设置为 True。
kind='quicksort' 表示使用快速排序算法进行排序。还可以使用其他排序算法，如 'mergesort' 和 'heapsort'。
na_position='last' 表示将缺失值放在排序结果的最后。也可以将 na_position 设置为 'first'，将缺失值放在排序结果的最前面。

对值进行排序稍微复杂一些，需要指定要排序的列。

df.sort_values(by='column_name', axis=0, inplace=False, kind='quicksort', na_position='last')

by='column_name' 表示要根据指定的列进行排序。也可以指定多个列，如 by=['column_name1', 'column_name2']。
其他参数与 sort_index() 函数相同。

下面我们来看一些示例，看看如何使用这些排序操作。

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'name': ['John', 'Mary', 'Bob'], 'age': [20, 25, 30]})

df.sort_index()

输出结果：

   name  age
0  Bob   30
1  John  20
2  Mary  25

df.sort_values(by='age')

输出结果：

   name  age
1  John  20
2  Mary  25
0  Bob   30

df.sort_values(by=['age', 'name'])

输出结果：

   name  age
1  John  20
2  Mary  25
0  Bob   30

如果要对 DataFrame 的多级索引进行排序，可以使用 sort_index(level=0) 和 sort_values(by=[level0, level1]) 函数。
可以使用 ascending=False 参数对 DataFrame 进行降序排序。
可以使用 na_position='first' 参数将缺失值放在排序结果的最前面。
可以使用 kind 参数指定要使用的排序算法。