Python Pandas Series.sort_values()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.sort_values()函数用于按某种标准以升序或降序对给定的系列对象进行排序。该函数还提供了选择排序算法的灵活性。

用法： Series.sort_values(axis=0, ascending=True, inplace=False, kind=’quicksort’, na_position=’last’)

参数：
axis:轴直接排序。
ascending:如果为True，则按升序对值排序，否则按降序排序。
inplace:如果为True，则就地执行操作。
kind:选择排序算法。
na_position:参数“ first”将NaN放在开头，“ last”将NaN放在结尾。

返回：系列

范例1：采用Series.sort_values()函数按字典顺序对给定系列对象的元素进行排序。

# importing pandas as pd 
import pandas as pd 
  
# Creating the Series 
sr = pd.Series(['New York', 'Chicago', 'Toronto', 'Lisbon', 'Rio', 'Moscow']) 
  
# Create the Datetime Index 
didx = pd.DatetimeIndex(start ='2014-08-01 10:00', freq ='W',  
                     periods = 6, tz = 'Europe/Berlin')  
  
# set the index 
sr.index = didx 
  
# Print the series 
print(sr)

输出：

现在我们将使用Series.sort_values()函数以升序对给定系列对象的元素进行排序。

# sort the values in ascending order 
sr.sort_values()

输出：

正如我们在输出中看到的，Series.sort_values()函数已成功按升序对给定系列对象的元素进行了排序。

范例2：采用Series.sort_values()函数以降序对给定系列对象的元素进行排序。

# importing pandas as pd 
import pandas as pd 
  
# Creating the Series 
sr = pd.Series([19.5, 16.8, 22.78, 20.124, 18.1002]) 
  
# Print the series 
print(sr)

输出：

现在我们将使用Series.sort_values()函数以降序对给定系列对象的元素进行排序。

# sort the values in descending order 
sr.sort_values(ascending = False)

输出：

正如我们在输出中看到的，Series.sort_values()函数已成功按降序对给定系列对象的元素进行了排序。

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注：本文由纯净天空筛选整理自Shubham__Ranjan大神的英文原创作品 Python | Pandas Series.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。