Clasificación de datos y pandas

Herramienta: jupyter Python3

Clasificación de datos

import numpy as np
import pandas as pd

Descripción del parámetro:
1. eje: índice del eje (dirección de clasificación), 0 representa índice (fila), 1 representa columnas (columna)
2. ascendente: si se ordena en orden ascendente, el valor predeterminado es Verdadero, que significa orden ascendente, orden descendente (Falso)
3. por: Indica la columna ordenada (ordenada por valor)

Para obtener más parámetros, consulte: https://pandas.pydata.org/docs/user_guide/dsintro.html#dataframe

Clasificación de filas y columnas de DataFrame

1. Un objeto DataFrame, 5 filas y 3 columnas, números enteros aleatorios, rango 0-9, el índice de fila es 3, 4, 6, 8, 5, organizado en orden descendente de índice de fila

df1 = pd.DataFrame(np.random.randint(0,10,(5,3)),index=[3,4,6,8,5])
df1

	0	1	2
3	5	5	9
4	8	4	1
6	4	8	6
8	8	4	0
5	0	3	8

#按照行索引降序排序
df1.sort_index(axis=0,ascending=False)

	0	1	2
3	5	5	9
4	8	4	1
5	0	3	8
6	4	8	6
8	8	4	0

2. Un objeto DataFrame, 5 filas y 5 columnas, números enteros aleatorios, rango 0-9, el índice de la columna es 3,1,7,9,6, organizado en orden descendente del índice de la columna.

df2 = pd.DataFrame(np.random.randint(0,10,(5,5)),columns=[3,1,7,9,6])
df2

	3	1	7	9	6
0	2	0	1	1	8
1	8	6	5	8	0
2	5	6	1	9	9
3	3	3	2	9	4
4	9	1	6	0	4

df2.sort_index(axis=1,ascending=False)

	1	3	6	7	9
0	0	2	8	1	1
1	6	8	0	5	8
2	6	5	9	1	9
3	3	3	4	2	9
4	1	9	4	6	0

3. Un objeto DataFrame, 5 filas y 3 columnas, números enteros aleatorios, rango 0-9, ordenados en orden descendente según el valor de la segunda columna

df3 = pd.DataFrame(np.random.randint(0,9,(5,3)))
df3

	0	1	2
0	4	7	4
1	8	3	2
2	7	3	2
3	0	6	3
4	0	4	6

df3.sort_values(by=1,ascending=False)

	0	1	2
0	4	7	4
3	0	6	3
4	0	4	6
1	8	3	2
2	7	3	2

4. Un objeto DataFrame, 5 filas y 3 columnas, números enteros aleatorios, rango 0-9, ordenados en orden ascendente según el valor de la primera fila

df4 = pd.DataFrame(np.random.randint(0,9,(5,3)))
df4

	0	1	2
0	3	5	0
1	3	1	1
2	0	4	8
3	6	7	6
4	5	4	7

df4.sort_values(axis=1,by=0)

	2	0	1
0	0	3	5
1	1	3	1
2	8	0	4
3	6	6	7
4	7	5	4

Índice de serie, ordenación por valor

Un objeto de serie, entero aleatorio, rango 0-10, longitud 6

ser1 = pd.Series(np.random.randint(0,10,6))
ser1

0    5
1    5
2    0
3    3
4    8
5    2
dtype: int32

1. Ordenar en orden ascendente de índice

ser1.sort_index()

0    5
1    5
2    0
3    3
4    8
5    2
dtype: int32

2. Ordenar en orden descendente por valor

ser1.sort_values(ascending=False)

4    8
1    5
0    5
3    3
5    2
2    0
dtype: int32

Nota:
1) No agregue comillas después del signo igual ascendente.
2) Tenga en cuenta que al ordenar por índice, se refiere al eje del índice. El valor predeterminado es 0 (que representa el índice de la fila), 1 (que representa el índice de la columna), pero la esencia sigue siendo el eje correspondiente.Los datos se ordenan (consulte el ejemplo anterior para obtener más detalles)
como: al ordenar por índice, cuando eje = 0, significa ordenar según el índice de la fila, que es esencialmente ordenar los valores.
3) Cuando el objeto llama a sort_values ​​para ordenar, todos los valores faltantes se colocarán al final de forma predeterminada. (El parámetro se puede usar aquí: na_position, su valor es primero, último, como su nombre lo indica, si na_position = 'primero', el valor de NaN se pondrá al principio y este último al revés).