Python数据分析扩展库pandas的DataFrame排序方法小结

Python数据分析扩展库pandas的DataFrame排序方法小结

>>> import numpy as np

>>> import pandas as pd

# 创建DataFrame

>>> df = pd.DataFrame(data=[np.random.randint(1,10,4) for i in range(5)],\

    index=range(5),  columns=list('ABCD'))

>>> df

   A  B  C  D

0  3  3  1  4

1  7  9  1  4

2  1  2  6  2

3  1  9  5  7

4  6  9  2  5

# 对index进行排序

>>> df.sort_index(axis=0, ascending=False)

   A  B  C  D

4  6  9  2  5

3  1  9  5  7

2  1  2  6  2

1  7  9  1  4

0  3  3  1  4

# 对columns进行排序

>>> df.sort_index(axis=1, ascending=False)

   D  C  B  A

0  4  1  3  3

1  4  1  9  7

2  2  6  2  1

3  7  5  9  1

4  5  2  9  6

# 按单列进行排序

>>> df.sort_values('A')

   A  B  C  D

2  1  2  6  2

3  1  9  5  7

0  3  3  1  4

4  6  9  2  5

1  7  9  1  4

>>> df.sort_values('B')

   A  B  C  D

2  1  2  6  2

0  3  3  1  4

1  7  9  1  4

3  1  9  5  7

4  6  9  2  5

# 按多列进行排序

>>> df.sort_values(['A','B'])

   A  B  C  D

2  1  2  6  2

3  1  9  5  7

0  3  3  1  4

4  6  9  2  5

1  7  9  1  4

>>> df.sort_values(['B','A'])

   A  B  C  D

2  1  2  6  2

0  3  3  1  4

3  1  9  5  7

4  6  9  2  5

1  7  9  1  4

# 降序排序

>>> df.sort_values(['B','A'], ascending=False)

   A  B  C  D

1  7  9  1  4

4  6  9  2  5

3  1  9  5  7

0  3  3  1  4

2  1  2  6  2

# 随机排序

>>> sampler = np.random.permutation(len(df.index))

>>> sampler

array([3, 2, 1, 0, 4])

>>> df.take(sampler)

   A  B  C  D

3  1  9  5  7

2  1  2  6  2

1  7  9  1  4

0  3  3  1  4

4  6  9  2  5

# 随机排序

>>> sampler = np.random.permutation(len(df.index))

>>> sampler

array([0, 1, 4, 2, 3])

>>> df.take(sampler)

   A  B  C  D

0  3  3  1  4

1  7  9  1  4

4  6  9  2  5

2  1  2  6  2

3  1  9  5  7