（pandas）sort_index()与sort_values()的使用

sort_index(axis=0, ascending=True, inplace=True)
axis：1轴，0轴（默认）。
ascending：默认True升序，False降序。
inplace：默认为False，删除重复项后返回副本。True，直接在原数据上删除重复项。

# 初始的Series，DataFrame
series = pd.Series(np.arange(4), index=['a','c','d','b'])
df = pd.DataFrame(np.arange(20).reshape(4,5), index=['a','c','d','b'])

a    0
c    1
d    2
b    3

    0   1   2   3   4
a   0   1   2   3   4
c   5   6   7   8   9
d  10  11  12  13  14
b  15  16  17  18  19

series.sort_index(axis=0, ascending=True, inplace=True)
df.sort_index(axis=0, ascending=True, inplace=True)
a    0
b    3
c    1
d    2

    0   1   2   3   4
a   0   1   2   3   4
b  15  16  17  18  19
c   5   6   7   8   9
d  10  11  12  13  14

  
 

  
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
 

sort_index())方法在指定轴上根据数据进行排序，（NAN统一排在最后）

sort_values(axis=0, by=[1], ascending=True, inplace=True)
axis：1轴，0轴（默认）。
by：int，str，list等，当axis=0，by=[‘列名’]；当axis=1，by=[‘行名’]。
ascending：默认True升序，False降序。
inplace：默认为False，删除重复项后返回副本。True，直接在原数据上删除重复项。

series.sort_values(ascending=False, inplace=True)

b    3
d    2
c    1
a    0

# by根据指定列的值排序
df.sort_values(axis=0, by=[1], ascending=False, inplace=True)

    0   1   2   3   4
b  15  16  17  18  19
d  10  11  12  13  14
c   5   6   7   8   9
a   0   1   2   3   4

# by根据指定行的值排序
df.sort_values(axis=1, by=['a'], ascending=False, inplace=True)

    4   3   2   1   0
a   4   3   2   1   0
c   9   8   7   6   5
d  14  13  12  11  10
b  19  18  17  16  15

  
 

  
1
  
2
  
3
  
4
  
5
  
6
  
7
  
8
  
9
  
10
  
11
  
12
  
13
  
14
  
15
  
16
  
17
  
18
  
19
  
20
  
21
  
22
  
23
  
24
 

文章来源: blog.csdn.net，作者：Dream丶Killer，版权归原作者所有，如需转载，请联系作者。

原文链接：blog.csdn.net/qq_43965708/article/details/111568011