pandas 0.23 - Series.sort_index()

pandas.Series.sort_index




pandas

pandas.Series.sort_index

Series.sort_index(axis=0, level=None, ascending=True, inplace=False, kind='quicksort', na_position='last', sort_remaining=True) [source]

अनुक्रमणिका लेबल द्वारा क्रमबद्ध श्रृंखला।

यदि inplace तर्क False , तो लेबल द्वारा क्रमबद्ध नई श्रृंखला लौटाता है, अन्यथा मूल श्रृंखला को अपडेट करता है और कोई नहीं लौटाता है।

पैरामीटर:

अक्ष : int, डिफ़ॉल्ट ०

प्रत्यक्ष छँटाई करने के लिए धुरी। यह केवल सीरीज के लिए 0 हो सकता है।

स्तर : int, वैकल्पिक

यदि कोई नहीं है, तो निर्दिष्ट सूचकांक स्तर (ओं) में मूल्यों पर सॉर्ट करें।

आरोही : बूल, डिफ़ॉल्ट सत्य

आरोही बनाम अवरोही क्रमबद्ध करें।

निष्क्रिय : बूल, डिफ़ॉल्ट गलत

यदि सही है, तो ऑपरेशन इन-प्लेस करें।

तरह : { kind क्विकसॉर्ट ’, ges मर्जेसर्ट’, ort हीप्सॉर्ट ’}, डिफॉल्ट s क्विकसॉर्ट’

छँटाई एल्गोरिथ्म की पसंद। अधिक जानकारी के लिए numpy.sort() भी देखें। the मर्जेसर्ट ’एकमात्र स्थिर एल्गोरिथम है। DataFrames के लिए, यह विकल्प केवल तब लागू होता है जब किसी एकल स्तंभ या लेबल पर छंटनी की जाती है।

na_position : {'पहले', 'अंतिम'}, डिफ़ॉल्ट 'अंतिम'

यदि If पहला ’शुरुआत में NaNs डालता है, तो puts last’ NaNs को अंत में डालता है। MultiIndex के लिए कार्यान्वित नहीं किया गया।

Sort_remaining : बूल, डिफ़ॉल्ट सही

यदि स्तर और सूचकांक द्वारा सही और छँटाई बहुस्तरीय है, तो अन्य स्तरों द्वारा भी क्रमबद्ध तरीके से क्रमबद्ध करने के बाद (क्रम में)।

यह दिखाता है:

pandas.Series

मूल श्रृंखला लेबल द्वारा छांटी गई है

यह भी देखें

DataFrame.sort_index
अनुक्रमणिका द्वारा क्रमबद्ध DataFrame
DataFrame.sort_values
मान द्वारा डेटाफ़्रेम को सॉर्ट करें
Series.sort_values
मूल्य द्वारा क्रमबद्ध श्रृंखला

उदाहरण

>>> s = pd.Series(['a', 'b', 'c', 'd'], index=[3, 2, 1, 4])
>>> s.sort_index()
1    c
2    b
3    a
4    d
dtype: object

अवरोही क्रम

>>> s.sort_index(ascending=False)
4    d
3    a
2    b
1    c
dtype: object

क्रमबद्ध Inplace

>>> s.sort_index(inplace=True)
>>> s
1    c
2    b
3    a
4    d
dtype: object

डिफ़ॉल्ट रूप से NaN को अंत में रखा जाता है, लेकिन शुरुआत में उन्हें na_position लिए na_position का उपयोग करें

>>> s = pd.Series(['a', 'b', 'c', 'd'], index=[3, 2, 1, np.nan])
>>> s.sort_index(na_position='first')
NaN     d
 1.0    c
 2.0    b
 3.0    a
dtype: object

सॉर्ट करने के लिए इंडेक्स स्तर निर्दिष्ट करें

>>> arrays = [np.array(['qux', 'qux', 'foo', 'foo',
...                     'baz', 'baz', 'bar', 'bar']),
...           np.array(['two', 'one', 'two', 'one',
...                     'two', 'one', 'two', 'one'])]
>>> s = pd.Series([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8], index=arrays)
>>> s.sort_index(level=1)
bar  one    8
baz  one    6
foo  one    4
qux  one    2
bar  two    7
baz  two    5
foo  two    3
qux  two    1
dtype: int64

स्तरों द्वारा छँटाई करने पर शेष स्तरों द्वारा क्रमबद्ध नहीं होता है

>>> s.sort_index(level=1, sort_remaining=False)
qux  one    2
foo  one    4
baz  one    6
bar  one    8
qux  two    1
foo  two    3
baz  two    5
bar  two    7
dtype: int64