Python cudf.Index.sort_values用法及代碼示例

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

返回索引的排序副本，並可選擇返回對索引本身進行排序的索引。

參數：

return_indexer：布爾值，默認為 False: 是否應該返回對索引進行排序的索引。
ascending：布爾值，默認為真: 索引值是否應該按升序排序。
na_position：{‘first’ or ‘last’}，默認 ‘last’: 參數 ‘first’ 將 NaN 放在開頭，‘last’ 將 NaN 放在末尾。
key：無，可選: 此參數是非函數性的。

sorted_index： index: 索引的排序副本。
indexer：cupy.ndarray，可選: 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')

按升序對值進行排序(默認行為)。

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

按降序對值進行排序，並獲得索引idx 的排序依據。

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

對 MultiIndex 中的值進行排序：

>>> 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'])

相關用法

注：本文由純淨天空篩選整理自rapids.ai大神的英文原創作品 cudf.Index.sort_values。非經特殊聲明，原始代碼版權歸原作者所有，本譯文未經允許或授權，請勿轉載或複製。

用法:

參數：

返回：

例子：