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