Python cudf.Index.sort_values用法及代码示例

用法: Index.sort_values(return_indexer=False, ascending=True, na_position='last', key=None)

返回索引的排序副本，并可选择返回对索引本身进行排序的索引。

参数：

return_indexer：布尔值，默认为 False: 是否应该返回对索引进行排序的索引。
ascending：布尔值，默认为真: 索引值是否应该按升序排序。
na_position：{‘first’ or ‘last’}，默认 ‘last’: 参数 ‘first’ 将 NaN 放在开头，‘last’ 将 NaN 放在末尾。
key：无，可选: 此参数是非函数性的。

sorted_index： index: 索引的排序副本。
indexer：cupy.ndarray，可选: 索引本身排序的索引。

例子：

>>> import cudf
>>> idx = cudf.Index([10, 100, 1, 1000])
>>> idx
Int64Index([10, 100, 1, 1000], dtype='int64')

按升序对值进行排序(默认行为)。

>>> idx.sort_values()
Int64Index([1, 10, 100, 1000], dtype='int64')

按降序对值进行排序，并获得索引idx 的排序依据。

>>> idx.sort_values(ascending=False, return_indexer=True)
(Int64Index([1000, 100, 10, 1], dtype='int64'), array([3, 1, 0, 2],
                                                    dtype=int32))

对 MultiIndex 中的值进行排序：

>>> midx = cudf.MultiIndex(
...      levels=[[1, 3, 4, -10], [1, 11, 5]],
...      codes=[[0, 0, 1, 2, 3], [0, 2, 1, 1, 0]],
...      names=["x", "y"],
... )
>>> midx
MultiIndex([(  1,  1),
            (  1,  5),
            (  3, 11),
            (  4, 11),
            (-10,  1)],
           names=['x', 'y'])
>>> midx.sort_values()
MultiIndex([(-10,  1),
            (  1,  1),
            (  1,  5),
            (  3, 11),
            (  4, 11)],
           names=['x', 'y'])
>>> midx.sort_values(ascending=False)
MultiIndex([(  4, 11),
            (  3, 11),
            (  1,  5),
            (  1,  1),
            (-10,  1)],
           names=['x', 'y'])

相关用法

注：本文由纯净天空筛选整理自rapids.ai大神的英文原创作品 cudf.Index.sort_values。非经特殊声明，原始代码版权归原作者所有，本译文未经允许或授权，请勿转载或复制。

用法:

参数：

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