Python DataFrame排序

一、介绍

Python DataFrame是一种基于列的二维表格，被广泛应用于数据处理和分析。而排序操作在数据处理和分析中也是很常见的操作。本文将介绍Python DataFrame的排序方法和用途。

二、DataFrame排序方法

1. 按列排序

sort_values()函数用来按照指定的一列或多列升序或降序排列DataFrame。

import pandas as pd

# 创建一个DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [2, 1, 4], 'B': [3, 1, 2], 'C': [1, 2, 3]})
# 按照A列升序排列
df.sort_values(by='A')

   A  B  C
1  1  1  2
0  2  3  1
2  4  2  3

2. 按行排序

sort_index()函数用来按照行索引升序或降序排列DataFrame。

import pandas as pd

# 创建一个DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [2, 1, 4], 'B': [3, 1, 2], 'C': [1, 2, 3]}, index=[2, 0, 1])
# 按照行索引升序排列
df.sort_index()

   A  B  C
0  1  3  2
1  4  2  3
2  2  1  1

3. 按列和行索引排序

sort_values()函数可以同时按照多列进行排序，而sort_index()函数则可以按照列和行索引进行排序。

import pandas as pd

# 创建一个DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [2, 1, 4], 'B': [3, 1, 2], 'C': [1, 2, 3]}, index=[2, 0, 1])
# 按照A列降序、B列升序、行索引升序排列
df.sort_values(by=['A', 'B'], ascending=[False, True]).sort_index()

   A  B  C
0  1  3  2
1  4  2  3
2  2  1  1

三、总结

Python DataFrame提供了灵活的排序方法，可以根据需求按列或行（包括列和行索引）排序，满足数据处理和分析的需求。