使用numpy获取按另一列排序的给定列值的行索引

可以通过以下步骤实现：

导入numpy库：在代码中导入numpy库，以便使用其中的函数和方法。

import numpy as np

创建一个二维数组：使用numpy创建一个二维数组，表示数据集。

data = np.array([[1, 4, 7],
                 [2, 5, 8],
                 [3, 6, 9]])

获取按另一列排序的给定列值的行索引：使用numpy的argsort函数，根据指定列的值对数据集进行排序，并返回排序后的行索引。

column_to_sort = 1  # 指定要排序的列索引
sorted_indexes = np.argsort(data[:, column_to_sort])

打印排序后的行索引：使用print函数打印排序后的行索引。

print(sorted_indexes)

完整的代码示例：

import numpy as np

data = np.array([[1, 4, 7],
                 [2, 5, 8],
                 [3, 6, 9]])

column_to_sort = 1  # 指定要排序的列索引
sorted_indexes = np.argsort(data[:, column_to_sort])

print(sorted_indexes)

这段代码的输出结果将会是按第二列值排序后的行索引。

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[1]) # 获取索引为1的一行元素 print(array_2d[1, 2]) # 获取行索引为1、列索引为2的元素 2.3.2 使用花式索引访问元素访问一维数组 import numpy as np...排序排序1 - 按值排序 .sort_values pandas中可以使用sort_values()方法将Series、DataFrmae类对象按值的大小排序。...axis：表示轴编号（排序的方向），0代表按行排序，1代表按列排序。 ascending：表示是否以升序方式排序，默认为True。若设置为False，则表示按降序方式排序。...），0代表按行排序，1代表按列排序。...使用[]访问数据变量[索引] 需要说明的是，若变量的值是一个Series类对象，则会根据索引获取该对象中对应的单个数据；若变量的值是一个DataFrame类对象，在使用“[索引]”访问数据时会将索引视为列索引

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plt Series是一个值的序列，它只有一个列，以及索引，下面的例子中，就是用默认的整数索引 ?...对axis按照index排序（axis=1指第二个纬度，即列） ? 按值排序 ? 3.选择行和列从DataFrame选择一个列，就得到了一个Series ?...Setting 为DataFrame增加新的列，按index对应 ? 通过label 下标 numpy 布尔值作下标设置 ?...缺失值 pandas用np.nana表示缺失值，不加入计算 dropna()丢弃有NaN的行 fillna(value=5)填充缺失值 pd.isnull()获取布尔值的mask，哪些是NaN 统计...平均值 mean() 对另一个纬度做平均值只需加一个参数 mean(1) 这里的1是纬度， 0表示x , 1 表示y, 2表示z 以此类推 Apply函数对行或列进行操作

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axis=0 按列排序，axis=1 按行排序，默认是按axis=1排序，也就是行排序。...其格式如下： numpy.argmax(a, axis) 参数说明：当只有a的时候，输出结果是数组所有元素中的最大值对应的总索引当axis=0的时候，输出为每一列最大元素的索引当axis=1的时候...其中数组a中最大元素是90，总索引为7。当axis=0的时候，从左到右每一列最大数字对应的索引值分别为[1,2,0]。当axis=1的时候，从上到下每一行最大数字对应的索引值分别为[2,0,1]。...一个有六个元素是非零的，运行结果的形式是先给定行索引，然后是列索引。然后我们再把索引作为数组b的索引就可以挑选出数组b中所有非零元素，返回形式为一维数组。...() numpy.where() 函数返回输入数组中满足给定条件的元素的索引。

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（3）获取DataFrame的值（行或列）通过查找columns值获取对应的列。（下面两种方法）通过索引字段ix查找相应的行。（4）对列进行赋值处理。对某一列可以赋一个标量值也可以是一组值。...Pandas基本功能 1、重新索引 Pandas对象的一个方法就是重新索引（reindex）,其作用是创建一个新的索引，pandas对象将按这个新索引进行排序。对于不存在的索引值，引入缺失值。...也可以按columns(行)进行重新索引，对于不存在的列名称，将被填充空值。对于不存在的索引值带来的缺失值，也可以在重新索引时使用fill_value给缺失值填充指定值。...（1）Series数据结构的排序和排名 a、按索引值进行排序 b、按值进行排序默认情况下，排序是按升序排列的，但也可通过ascending=False进行降序排列。...obj.rank() (2)DataFrame数据结构的排序和排名按索引值进行排列，一列或多列中的值进行排序，通过by将列名传递给sort_index. 5、缺失数据处理（1）滤出缺失数据使用data.dropna

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花哨的索引探索花哨的索引组合索引Example:选择随机点利用花哨索引修改值数组排序Numpy中的快速排序:np.sort,np.argsort部分排序:分割花哨的索引花哨的索引和前面那些简单的索引非常类似...利用花哨索引修改值正如花哨的索引可以被用于获取部分数组，它也可以被用于修改部分数组。...at() 函数在这里对给定的操作、给定的索引（这里是 i）以及给定的值（这里是 1）执行的是就地操作。...另一个可以实现该功能的类似方法是通用函数中的 reduceat() 函数，你可以在 NumPy 文档中找到关于该函数的更多信息。...x[i] array([, , , , ]) 沿着行或列排序通过axis参数，沿着多维数组的行或列进行排序，这种操作将会丢失行或列值之间的关系 rand = np.random.RandomState

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，即是行序优先；修改数组中元素的值 nditer 对象有另一个可选参数 op_flags。..., order=‘C’) arr：要修改形状的数组newshape：整数或者整数数组，新的形状应当兼容原有形状order：‘C’ – 按行，‘F’ – 按列，‘A’ – 原顺序，‘k’ – 元素在内存中的出现顺序...，对拷贝所做的修改不会影响原始数组，格式如下： ndarray.flatten(order='C') 参数说明： order：‘C’ – 按行，‘F’ – 按列，‘A’ – 原顺序，‘K’ – 元素在内存中的出现顺序...该函数接收两个参数： numpy.ravel(a, order='C') 参数说明： order：‘C’ – 按行，‘F’ – 按列，‘A’ – 原顺序，‘K’ – 元素在内存中的出现顺序。 ...numpy.insert numpy.insert 函数在给定索引之前，沿给定轴在输入数组中插入值。如果值的类型转换为要插入，则它与输入数组不同。插入没有原地的，函数会返回一个新数组。

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