基本统计（含排序） 分布/累计统计 数据特征 相关性、周期性等 数据挖掘（形成知识）
一组数据表达一个或多个含义
摘要 - 数据形成有损特征的过程

pandas库的数据排序

.sort_index()方法在指定轴上根据索引进行排序，默认升序
.sort_index(axis=0, ascending=True)

.sort_values()方法在指定轴上根据数值进行排序，默认升序
Series.sort_values(axis=0, ascending=True)
DataFrame.sort_values(by, axis=0, ascending=True)
by :axis轴上的某个索引或索引列表

NaN统一放到排序末尾

代码示例

# -*- coding: utf-8 -*-

# @File : pandas_sort.py
# @Date : 2018-05-20

# pandas数据排序

import pandas as pd
import numpy as np

# 数据准备
df = pd.DataFrame(np.arange(20).reshape(4, 5), index=["c", "a", "d", "b"])
print(df)
""" 0   1   2   3   4
c   0   1   2   3   4
a   5   6   7   8   9
d  10  11  12  13  14
b  15  16  17  18  19
"""

# 索引升序排序，默认axis=0，行索引
print(df.sort_index())
""" 0   1   2   3   4
a   5   6   7   8   9
b  15  16  17  18  19
c   0   1   2   3   4
d  10  11  12  13  14
"""

# 索引降序排序
print(df.sort_index(ascending=False))
""" 0   1   2   3   4
d  10  11  12  13  14
c   0   1   2   3   4
b  15  16  17  18  19
a   5   6   7   8   9
"""

# 对axis-1排序，列索引
print(df.sort_index(axis=1, ascending=False))
""" 4   3   2   1   0
c   4   3   2   1   0
a   9   8   7   6   5
d  14  13  12  11  10
b  19  18  17  16  15
"""

# 值排序，行排序
print(df.sort_values(2, ascending=False))
""" 0   1   2   3   4
b  15  16  17  18  19
d  10  11  12  13  14
a   5   6   7   8   9
c   0   1   2   3   4
"""

# 列排序，选择排序关键字
print(df.sort_values("a", axis=1, ascending=False))
""" 4   3   2   1   0
c   4   3   2   1   0
a   9   8   7   6   5
d  14  13  12  11  10
b  19  18  17  16  15
"""

# NaN统一放到排序末尾
a = pd.DataFrame(np.arange(12).reshape(3, 4), index=["a", "b", "c"])
b = pd.DataFrame(np.arange(20).reshape(4, 5), index=["a", "b", "c", "d"])
c = a + b
print(c)
""" 0 1 2 3   4
a   0.0   2.0   4.0   6.0 NaN
b   9.0  11.0  13.0  15.0 NaN
c  18.0  20.0  22.0  24.0 NaN
d   NaN   NaN   NaN   NaN NaN
"""

print(c.sort_values(2, ascending=False))
""" 0 1 2 3   4
c  18.0  20.0  22.0  24.0 NaN
b   9.0  11.0  13.0  15.0 NaN
a   0.0   2.0   4.0   6.0 NaN
d   NaN   NaN   NaN   NaN NaN
"""

print(c.sort_values(2, ascending=True))
""" 0 1 2 3   4
a   0.0   2.0   4.0   6.0 NaN
b   9.0  11.0  13.0  15.0 NaN
c  18.0  20.0  22.0  24.0 NaN
d   NaN   NaN   NaN   NaN NaN
"""
  

 

  
1
  
2
  
3
  
4
  
5
  
6
  
7
  
8
  
9
  
10
  
11
  
12
  
13
  
14
  
15
  
16
  
17
  
18
  
19
  
20
  
21
  
22
  
23
  
24
  
25
  
26
  
27
  
28
  
29
  
30
  
31
  
32
  
33
  
34
  
35
  
36
  
37
  
38
  
39
  
40
  
41
  
42
  
43
  
44
  
45
  
46
  
47
  
48
  
49
  
50
  
51
  
52
  
53
  
54
  
55
  
56
  
57
  
58
  
59
  
60
  
61
  
62
  
63
  
64
  
65
  
66
  
67
  
68
  
69
  
70
  
71
  
72
  
73
  
74
  
75
  
76
  
77
  
78
  
79
  
80
  
81
  
82
  
83
  
84
  
85
  
86
  
87
  
88
  
89
  
90
  
91
  
92
  
93
  
94
  
95
  
96
  
97
  
98
  
99
  
100
  
101
 

文章来源: pengshiyu.blog.csdn.net，作者：彭世瑜，版权归原作者所有，如需转载，请联系作者。

原文链接：pengshiyu.blog.csdn.net/article/details/80386940