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。
- ascending:布爾值,默認為真
索引值是否應該按升序排序。
- sorted_index:ps.Index 或 ps.MultiIndex
索引的排序副本。
參數:
返回:
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)], )
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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。