Pandas DataFrame sort_index() Funktion
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pandas.DataFrame.sort_index()Methode -
Beispiel: Sortieren eines Pandas DataFrame basierend auf dem Index mit der Methode
sort_index() -
Beispiel: Spalten eines Pandas DataFrame mit der Methode
sort_index()sortieren
Dieses Tutorial erklärt, wie wir einen Pandas DataFrame basierend auf einem Index sortieren können, indem wir die Methode pandas.DataFrame.sort_index() verwenden.
Wir werden den DataFrame aus dem obigen Beispiel verwenden, um zu erklären, wie wir einen Pandas DataFrame auf Basis von Indexwerten sortieren können.
import pandas as pd
pets_df = pd.DataFrame(
{
"Pet": ["Dog", "Cat", "Rabbit", "Fish"],
"Name": ["Rocky", "Luna", "Coco", "Finley"],
"Age(Years)": [3, 5, 5, 4],
},
index=["4", "2", "1", "3"],
)
print(pets_df)
Ausgabe:
Pet Name Age(Years)
4 Dog Rocky 3
2 Cat Luna 5
1 Rabbit Coco 5
3 Fish Finley 4
pandas.DataFrame.sort_index() Methode
Syntax
DataFrame.sort_index(axis=0,
level=None,
ascending=True,
inplace=False,
kind='quicksort',
na_position='last',
sort_remaining=True,
ignore_index=False
key=None)
Parameter
axis |
sortiert entlang der Zeile (axis=0) oder Spalte (axis=1) |
level |
Int oder Liste. Sortieren nach Werten in angegebenen Indexebenen |
ascending |
sortiert in aufsteigender Reihenfolge (ascending=True) oder absteigender Reihenfolge (ascending=False) |
inplace |
Boolescher Wert. Wenn True, wird der DataFrame des Aufrufers in-place verändert |
kind |
Welcher Sortieralgorithmus verwendet werden soll. Standard:quicksort |
na_position |
Setzt NaN-Wert an den Anfang (na_position = 'first') oder das Ende (na_position = 'last') |
sort_remaining |
Boolescher Wert. Wenn True, wird nach der Sortierung nach der angegebenen Ebene bei index=multilevel auch nach anderen Ebenen sortiert (in Reihenfolge) |
ignore_index |
Boolescher Wert. Wenn True, wird die Beschriftung der resultierenden Achse 0,1,…n-1 sein. |
key |
Aufrufbar. Wenn nicht None, wendet diese Funktion key auf die Indexwerte vor der Sortierung an. |
Zurück
Wenn inplace True ist, wird der sortierte DataFrame nach Index entlang der angegebenen Achse zurückgegeben; andernfalls None.
Standardmäßig haben wir axis=0, was bedeutet, dass der DataFrame entlang der row-Achse oder nach Indexwerten sortiert wird. Wenn wir axis=1 setzen, werden die Spalten des DataFrame sortiert. Standardmäßig wird die Methode den DataFrame in aufsteigender Reihenfolge sortieren. Um den DataFrame in absteigender Reihenfolge zu sortieren, setzen wir ascending=False.
Beispiel: Sortieren eines Pandas DataFrame basierend auf dem Index mit der Methode sort_index()
import pandas as pd
pets_df = pd.DataFrame(
{
"Pet": ["Dog", "Cat", "Rabbit", "Fish"],
"Name": ["Rocky", "Luna", "Coco", "Finley"],
"Age(Years)": [3, 5, 5, 4],
},
index=["4", "2", "1", "3"],
)
sorted_df = pets_df.sort_index()
print("Initial DataFrame:")
print(pets_df, "\n")
print("DataFrame Sorted by Index Values:")
print(sorted_df)
Ausgabe:
Initial DataFrame:
Pet Name Age(Years)
4 Dog Rocky 3
2 Cat Luna 5
1 Rabbit Coco 5
3 Fish Finley 4
DataFrame Sorted by Index Values:
Pet Name Age(Years)
1 Rabbit Coco 5
2 Cat Luna 5
3 Fish Finley 4
4 Dog Rocky 3
Der DataFrame pet_df wird in aufsteigender Reihenfolge anhand der Indexwerte sortiert. Um den DataFrame basierend auf den Indexwerten zu sortieren, müssen wir den Parameter index angeben. Standardmäßig ist der Wert von axis 0, wodurch die Zeilen des DataFrame sortiert werden, d. h. der DataFrame wird nach den Indexwerten sortiert.
Um den DataFrame basierend auf den Indexwerten in absteigender Reihenfolge zu sortieren, setzen wir ascending=False in der Methode sort_index().
import pandas as pd
pets_df = pd.DataFrame(
{
"Pet": ["Dog", "Cat", "Rabbit", "Fish"],
"Name": ["Rocky", "Luna", "Coco", "Finley"],
"Age(Years)": [3, 5, 5, 4],
},
index=["4", "2", "1", "3"],
)
sorted_df = pets_df.sort_index(ascending=False)
print("Initial DataFrame:")
print(pets_df, "\n")
print("DataFrame Sorted in Descending order based Index Values:")
print(sorted_df)
Ausgabe:
Initial DataFrame:
Pet Name Age(Years)
4 Dog Rocky 3
2 Cat Luna 5
1 Rabbit Coco 5
3 Fish Finley 4
DataFrame Sorted in Descending order based Index Values:
Pet Name Age(Years)
4 Dog Rocky 3
3 Fish Finley 4
2 Cat Luna 5
1 Rabbit Coco 5
Der DataFrame pets_df wird in absteigender Reihenfolge basierend auf den Indexwerten sortiert.
Beispiel: Spalten eines Pandas DataFrame mit der Methode sort_index() sortieren
Um die Spalten eines Pandas-DataFrames zu sortieren, setzen wir in der Methode sort_index() den Wert axis=1.
import pandas as pd
pets_df = pd.DataFrame(
{
"Pet": ["Dog", "Cat", "Rabbit", "Fish"],
"Name": ["Rocky", "Luna", "Coco", "Finley"],
"Age(Years)": [3, 5, 5, 4],
},
index=["4", "2", "1", "3"],
)
sorted_df = pets_df.sort_index(axis=1)
print("Initial DataFrame:")
print(pets_df, "\n")
print("DataFrame with sorted Columns:")
print(sorted_df)
Ausgabe:
Initial DataFrame:
Pet Name Age(Years)
4 Dog Rocky 3
2 Cat Luna 5
1 Rabbit Coco 5
3 Fish Finley 4
DataFrame with sorted Columns:
Age(Years) Name Pet
4 3 Rocky Dog
2 5 Luna Cat
1 5 Coco Rabbit
3 4 Finley Fish
Es werden die Spalten des pets_df DataFrame sortiert. Die Spalten werden in aufsteigender Reihenfolge nach dem Namen der Spalten sortiert.
Suraj Joshi is a backend software engineer at Matrice.ai.
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