【Pandas】pandas Series sort_index

Pandas2.2 Series

Computations descriptive stats

方法	描述
Series.argsort([axis, kind, order, stable])	用于返回 Series 中元素排序后的索引位置的方法
Series.argmin([axis, skipna])	用于返回 Series 中最小值索引位置的方法
Series.argmax([axis, skipna])	用于返回 Series 中最大值索引位置的方法
Series.reorder_levels(order)	用于重新排列 Series 中多层索引（MultiIndex）层级顺序的方法
Series.sort_values(*[, axis, ascending, …])	用于对 Series 中的值进行排序的方法
Series.sort_index(*[, axis, level, …])	用于根据索引对 Series 进行排序

pandas.Series.sort_index

pandas.Series.sort_index 方法用于根据索引对 Series 进行排序。以下是该方法的详细参数说明及示例：

参数说明

• axis：{0 or ‘index’}，默认为 0。表示沿哪个轴进行排序，对于 Series 来说，通常不需要更改此参数。
• level：整数或级别名称，可选。如果索引是 MultiIndex，则指定要对哪个级别进行排序。
• ascending：布尔值，默认为 True。是否按升序排序。如果为 False，则按降序排序。
• inplace：布尔值，默认为 False。如果为 True，则在原 Series 上进行排序；否则返回一个新的已排序的 Series。
• kind：{‘quicksort’, ‘mergesort’, ‘heapsort’, ‘stable’}，默认为 ‘quicksort’。指定排序算法：
  • ‘quicksort’：快速排序（默认）
  • ‘mergesort’：归并排序
  • ‘heapsort’：堆排序
  • ‘stable’：稳定排序，使用 Timsort 算法
• na_position：{‘first’, ‘last’}，默认为 ‘last’。缺失值的位置，‘first’ 表示将缺失值放在最前面，‘last’ 表示将缺失值放在最后面。
• sort_remaining：布尔值，默认为 True。仅当 level 不为 None 且索引为 MultiIndex 时有效。如果为 True，则在指定级别排序后，继续对其他级别进行排序。
• ignore_index：布尔值，默认为 False。如果为 True，则忽略原始索引，生成一个默认的整数索引。
• key：函数，可选。应用于索引标签之前的转换函数。

示例及结果

import pandas as pd

# 创建一个带有非顺序索引的 Series
s = pd.Series([1, 2, 3, 4, 5], index=[10, 8, 9, 11, 7])

print("原始 Series:")
print(s)

# 使用 sort_index 对 Series 的索引进行排序
sorted_s = s.sort_index(ascending=True)

print("\n按升序排序后的 Series:")
print(sorted_s)

# 按降序排序
sorted_s_desc = s.sort_index(ascending=False)

print("\n按降序排序后的 Series:")
print(sorted_s_desc)

输出结果

原始 Series:
10    1
8     2
9     3
11    4
7     5
dtype: int64

按升序排序后的 Series:
7     5
8     2
9     3
10    1
11    4
dtype: int64

按降序排序后的 Series:
11    4
10    1
9     3
8     2
7     5
dtype: int64

通过上述代码和输出结果可以看到，sort_index 方法可以有效地根据索引对 Series 进行排序，并且可以通过设置不同的参数来控制排序的行为。