Python Pandas Series.argsort()用法及代码示例

Pandas 系列是带有轴标签的一维ndarray。标签不必是唯一的，但必须是可哈希的类型。该对象同时支持基于整数和基于标签的索引，并提供了许多方法来执行涉及索引的操作。

Pandas Series.argsort()函数返回将对给定系列对象的基础数据进行排序的索引。

用法： Series.argsort(axis=0, kind=’quicksort’, order=None)

范例1：采用Series.argsort()函数返回索引序列，该序列将对给定系列对象的基础数据进行排序。

# importing pandas as pd 
import pandas as pd 
  
# Creating the Series 
sr = pd.Series([34, 5, 13, 32, 4, 15]) 
  
# Create the Index 
index_ = ['Coca Cola', 'Sprite', 'Coke', 'Fanta', 'Dew', 'ThumbsUp'] 
  
# set the index 
sr.index = index_ 
  
# Print the series 
print(sr)

输出：

Coca Cola    34
Sprite        5
Coke         13
Fanta        32
Dew           4
ThumbsUp     15
dtype:int64

现在我们将使用Series.argsort()函数返回一个索引序列，该序列将对给定系列对象的基础数据进行排序。

# return the indices which will 
# sort the series 
result = sr.argsort() 
  
# Print the result 
print(result) 
  
# Let's sort the series using the result 
print(sr[result])

输出：

Coca Cola    4
Sprite       1
Coke         2
Fanta        5
Dew          3
ThumbsUp     0
dtype:int64

Dew           4
Sprite        5
Coke         13
ThumbsUp     15
Fanta        32
Coca Cola    34
dtype:int64

正如我们在输出中看到的，Series.argsort()函数已成功返回包含索引的系列对象，该索引将对给定的系列对象进行排序。

范例2：采用Series.argsort()函数返回索引序列，该序列将对给定系列对象的基础数据进行排序。

# importing pandas as pd 
import pandas as pd 
  
# Creating the Series 
sr = pd.Series([11, 21, 8, 18, 65, 18, 32, 10, 5, 32, None]) 
  
# Create the Index 
# apply yearly frequency 
index_ = pd.date_range('2010-10-09 08:45', periods = 11, freq ='Y') 
  
# set the index 
sr.index = index_ 
  
# Print the series 
print(sr)

输出：

2010-12-31 08:45:00    11.0
2011-12-31 08:45:00    21.0
2012-12-31 08:45:00     8.0
2013-12-31 08:45:00    18.0
2014-12-31 08:45:00    65.0
2015-12-31 08:45:00    18.0
2016-12-31 08:45:00    32.0
2017-12-31 08:45:00    10.0
2018-12-31 08:45:00     5.0
2019-12-31 08:45:00    32.0
2020-12-31 08:45:00     NaN
Freq:A-DEC, dtype:float64

现在我们将使用Series.argsort()函数返回一个索引序列，该序列将对给定系列对象的基础数据进行排序。

# return the indices which will 
# sort the series 
result = sr.argsort() 
  
# Print the result 
print(result) 
  
# Let's sort the series using the result 
print(sr[result])

输出：

2010-12-31 08:45:00    8
2011-12-31 08:45:00    2
2012-12-31 08:45:00    7
2013-12-31 08:45:00    0
2014-12-31 08:45:00    3
2015-12-31 08:45:00    5
2016-12-31 08:45:00    1
2017-12-31 08:45:00    6
2018-12-31 08:45:00    9
2019-12-31 08:45:00    4
2020-12-31 08:45:00   -1
Freq:A-DEC, dtype:int64

2018-12-31 08:45:00     5.0
2012-12-31 08:45:00     8.0
2017-12-31 08:45:00    10.0
2010-12-31 08:45:00    11.0
2013-12-31 08:45:00    18.0
2015-12-31 08:45:00    18.0
2011-12-31 08:45:00    21.0
2016-12-31 08:45:00    32.0
2019-12-31 08:45:00    32.0
2014-12-31 08:45:00    65.0
2020-12-31 08:45:00     NaN
dtype:float64

正如我们在输出中看到的，Series.argsort()函数已成功返回包含索引的系列对象，该索引将对给定的系列对象进行排序。请注意，该函数已返回-1作为缺少值的索引位置。