这篇文章主要介绍了pandas如何对series和dataframe进行排序，具有一定借鉴价值，感兴趣的朋友可以参考下，希望大家阅读完这篇文章之后大有收获，下面让小编带着大家一起了解一下。

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代码：

#coding=utf-8
import pandas as pd
import numpy as np
#以下实现排序功能。
series=pd.Series([3,4,1,6],index=['b','a','d','c'])
frame=pd.DataFrame([[2,4,1,5],[3,1,4,5],[5,1,4,2]],columns=['b','a','d','c'],index=['one','two','three'])
print frame
print series
print 'series通过索引进行排序：'
print series.sort_index()
print 'series通过值进行排序:'
print series.sort_values()
print 'dataframe根据行索引进行降序排序（排序时默认升序，调节ascending参数）：'
print frame.sort_index(ascending=False)
print 'dataframe根据列索引进行排序：'
print frame.sort_index(axis=1)
print 'dataframe根据值进行排序：'
print frame.sort_values(by='a')
print '通过多个索引进行排序：'
print frame.sort_values(by=['a','c'])

实验结果：

  b a d c
one 2 4 1 5
two 3 1 4 5
three 5 1 4 2

b 3
a 4
d 1
c 6
dtype: int64

series通过索引进行排序：

a 4
b 3
c 6
d 1
dtype: int64

series通过值进行排序:

d 1
b 3
a 4
c 6
dtype: int64

dataframe根据行索引进行降序排序（排序时默认升序，调节ascending参数）：

  b a d c
two 3 1 4 5
three 5 1 4 2
one 2 4 1 5

dataframe根据列索引进行排序：

  a b c d
one 4 2 5 1
two 1 3 5 4
three 1 5 2 4

dataframe根据值进行排序：

  b a d c
two 3 1 4 5
three 5 1 4 2
one 2 4 1 5

通过两个索引进行排序：

  b a d c
three 5 1 4 2
two 3 1 4 5
one 2 4 1 5
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感谢你能够认真阅读完这篇文章，希望小编分享的“pandas如何对series和dataframe进行排序”这篇文章对大家有帮助，同时也希望大家多多支持创新互联，关注创新互联行业资讯频道，更多相关知识等着你来学习!

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