一、介紹
Python DataFrame是一種基於列的二維表格，被廣泛應用於數據處理和分析。而排序操作在數據處理和分析中也是很常見的操作。本文將介紹Python DataFrame的排序方法和用途。
二、DataFrame排序方法
1. 按列排序
sort_values()函數用來按照指定的一列或多列升序或降序排列DataFrame。
import pandas as pd
# 創建一個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')
輸出結果：
A B C
1 1 1 2
0 2 3 1
2 4 2 3
2. 按行排序
sort_index()函數用來按照行索引升序或降序排列DataFrame。
import pandas as pd
# 創建一個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()
輸出結果：
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()函數可以同時按照多列進行排序，而sort_index()函數則可以按照列和行索引進行排序。
import pandas as pd
# 創建一個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()
輸出結果：
A B C
0 1 3 2
1 4 2 3
2 2 1 1
三、總結
Python DataFrame提供了靈活的排序方法，可以根據需求按列或行（包括列和行索引）排序，滿足數據處理和分析的需求。
原創文章，作者：小藍，如若轉載，請註明出處：https://www.506064.com/zh-hant/n/192231.html
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