Python pyspark Index.sort_values用法及代码示例

本文简要介绍 pyspark.pandas.Index.sort_values 的用法。

用法: Index.sort_values(ascending: bool = True) → pyspark.pandas.indexes.base.Index

返回索引的排序副本。

注意

当索引具有 NaN 值时，pandas 不支持此方法。 pandas 引发意外的 TypeError，但我们支持将 NaN 视为最小值。

参数：

ascending：布尔值，默认为真: 索引值是否应该按升序排序。

sorted_index：ps.Index 或 ps.MultiIndex: 索引的排序副本。

例子：

>>> idx = ps.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。

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

支持多索引。

>>> psidx = ps.MultiIndex.from_tuples([('a', 'x', 1), ('c', 'y', 2), ('b', 'z', 3)])
>>> psidx  
MultiIndex([('a', 'x', 1),
            ('c', 'y', 2),
            ('b', 'z', 3)],
           )

>>> psidx.sort_values()  
MultiIndex([('a', 'x', 1),
            ('b', 'z', 3),
            ('c', 'y', 2)],
           )

>>> psidx.sort_values(ascending=False)  
MultiIndex([('c', 'y', 2),
            ('b', 'z', 3),
            ('a', 'x', 1)],
           )

相关用法

注：本文由纯净天空筛选整理自spark.apache.org大神的英文原创作品 pyspark.pandas.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：

返回：

例子：