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Python pyspark MultiIndex.sort_values用法及代碼示例


本文簡要介紹 pyspark.pandas.MultiIndex.sort_values 的用法。

用法:

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

返回索引的排序副本。

注意

當索引具有 NaN 值時,pandas 不支持此方法。 pandas 引發意外的 TypeError,但我們支持將 NaN 視為最小值。

參數

ascending布爾值,默認為真

索引值是否應該按升序排序。

返回

sorted_indexps.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。

>>> 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)],
           )

相關用法


注:本文由純淨天空篩選整理自spark.apache.org大神的英文原創作品 pyspark.pandas.MultiIndex.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。