Python数据分析Pandas Dataframe排序操作
时间：2022-11-04 09:53:23 | 栏目：Python代码 | 点击：次
前言：
数据的排序是比较常用的操作，DataFrame 的排序分为两种，一种是对索引进行排序，另一种是对值进行排序，接下来就分别介绍一下。
1.索引的排序
DataFrame 提供了sort_index()方法来进行索引的排序，通过axis参数指定对行索引排序还是对列索引排序，默认为0，表示对行索引排序，设置为1表示对列索引进行排序；ascending参数指定升序还是降序，默认为True表示升序，设置为False表示降序，
具体使用方法如下：
对行索引进行降序排序：
sort_df = df.sort_index(ascending=False) sort_df
对列索引升序排序：
sort_df = df.sort_index(axis=1) sort_df
2.值的排序
DataFrame 提供了sort_values()方法来进行值的排序，相比sort_index()方法，它多了一个by参数，接收字符串或者列表，来指定要排序的行或者列名，其余基本一致，具体使用方法如下：
按age的值进行升序排序:
sort_df = df.sort_values(by="age") sort_df
先按age的值进行升序排序，再按gender的值进行降序排序：
sort_df = df.sort_values(by=["age", "gender"], ascending=[True, False]) sort_df
结果输出如下：
排序完之后，如果想要调整一下行索引，可以使用以下方式重新设置一下行索引。
frame.reset_index(drop=True)
设置参数drop=True表示删除原索引，如果不想删除原索引，只是再加一列索引即可，可以不设定，如下：
