Python, pandas: как отсортировать данные по индексу
Когда есть DataFrame, как показано ниже:
import pandas as pd df = pd.DataFrame([1, 1, 1, 1, 1], index=[100, 29, 234, 1, 150], columns=['A']) Как я могу сортировать этот фреймворк по индексу с каждой комбинацией индекса и значения столбца без изменений?
- Как добавить к таблице в BigQuery с помощью API Python BigQuery
- Переместить заданную строку до конца DataFrame
- Морской график рассеяния с отсутствующими точками на рисунке
- Как фильтровать по месяцам, дням, годам с помощью Pandas
- Почему вы можете сделать df.loc (False) в пандах?
- Добавить дополнительный столбец как совокупную временную разницу
- Как установить ячейку в NaN в кадре данных pandas
- Как дублировать строки в пандах на основе элементов в списке
- Добавление метаинформации / метаданных в pandas DataFrame
- xlsxwriter не применяет формат к строке заголовка dataframe - Python Pandas
- Прогнозирование модели ARMAX приводит к тому, что «ValueError: матрицы не выровнены» при передаче значений exog
- pandon pandas - ввод значений в новый столбец
- Индекс сброса Pandas в серии для удаления мультииндекса
2 Solutions collect form web for “Python, pandas: как отсортировать данные по индексу”
Dataframes имеют метод sort_index который возвращает копию по умолчанию. Pass inplace=True для работы на месте.
import pandas as pd df = pd.DataFrame([1, 2, 3, 4, 5], index=[100, 29, 234, 1, 150], columns=['A']) df.sort_index(inplace=True) print(df.to_string())
Дает мне:
A 1 4 29 2 100 1 150 5 234 3
Чуть более компактный:
df = pd.DataFrame([1, 2, 3, 4, 5], index=[100, 29, 234, 1, 150], columns=['A']) df = df.sort() print(df)
Заметка:
- стандартная
sortбудет делать то же самое, что и sort_index, если столбец сортировки не указан. - предпочтительнее не использовать на месте, поскольку его обычно труднее читать и предотвращает цепочку. См. Ответ здесь: Pandas: своеобразное падение производительности для inplace rename после dropna
sort редактирования теперь устарела, оставив sort_index заменой для этого сценария.