Pandas 08. 数据的排序

1. Series的排序：
   Series.sort values(ascending=True,inplace=False,na_position=“last”)参数说明：

   • ascending:默认为True升序排序，为False降序排序
   • inplace:是否修改原始Series
   • na_position: "last"时nan放在最后，"first"时nan放在最前面

2. DataFrame的排序：
   DataFrame.sort values(by,ascending=True,inplace=False,na_position=“last”)参数说明：

   • by:字符串或者List<字符串>，单列排序或者多列排序
   • ascending:bool或者List,升序还是降序，如果是List对应by的多列
   • inplace:是否修改原始DataFrame
   • na_position: "last"时nan放在最后，"first"时nan放在最前面

示例：

import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.read_excel('./ml-latest-small/demo2.xlsx')
df.loc[2, "pv"] = np.nan
df["level"] = [1, 2, 2, 1, 1, 2, 1, 2, 1, 2]
df["level2"] = [3, 4, 3, 4, 3, 4, 3, 4, 4, 4]
print(df["level2"].dtypes)
# print(df)

# Series的排序
ser = df["pv"].sort_values(axis=0,  # 对Series排序时只能写0
                           ascending=True,  # True为升序，False为降序
                           inplace=False,
                           na_position="last",  # "last"时nan放在最后，"first"时nan放在最前面
                           ignore_index=False,  # True时索引仍然保持0,1,2...
                           )
# print(ser)

# DataFrame的排序
df2 = df.sort_values(by=["level", "level2", "pv"],  # 可指定多列排序，先排列表靠前的列
                     axis=0,
                     ascending=[True, False, True],  # True为升序，False为降序；"level"列为升序，"level2"列为降序，"pv"列为升序
                     inplace=False,
                     na_position="last",  # "last"时nan放在最后，"first"时nan放在最前面
                     ignore_index=False,  # True时索引仍然保持0,1,2...
                     )
print(df2)