pandas 0.23 - Series.sort_values()

pandas.Series.sort_values




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pandas.Series.sort_values

Series.sort_values(axis=0, ascending=True, inplace=False, kind='quicksort', na_position='last') [source]

मूल्यों द्वारा क्रमबद्ध करें।

कुछ कसौटी पर आरोही या अवरोही क्रम में एक श्रृंखला को क्रमबद्ध करें।

पैरामीटर:

अक्ष : {0 या 'इंडेक्स'}, डिफ़ॉल्ट 0

प्रत्यक्ष छँटाई करने के लिए धुरी। मान 'इंडेक्स' DataFrame.sort_values ​​के साथ संगतता के लिए स्वीकार किया जाता है।

आरोही : बूल, डिफ़ॉल्ट सही

यदि सत्य है, तो आरोही क्रम में मानों को छाँटें, अन्यथा अवरोही।

निष्क्रिय : बूल, डिफ़ॉल्ट गलत

यदि सही है, तो ऑपरेशन इन-प्लेस करें।

तरह : {'क्विकसॉर्ट ’, {मर्जेसर्ट’ या ort हेस्पोर्ट ’}, डिफॉल्ट s क्विकसॉर्ट’

छँटाई एल्गोरिथ्म की पसंद। अधिक जानकारी के लिए numpy.sort() भी देखें। the मर्जेसर्ट ’एकमात्र स्थिर एल्गोरिथम है।

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

तर्क 'पहले' शुरुआत में NaNs डालता है, 'अंतिम' NaNs को अंत में डालता है।

यह दिखाता है:

शृंखला

मूल्यों द्वारा क्रमबद्ध श्रृंखला।

यह भी देखें

Series.sort_index
श्रृंखला सूचकांकों द्वारा क्रमबद्ध करें।
DataFrame.sort_values
अक्ष के साथ मानों द्वारा डेटाफ़्रेम को सॉर्ट करें।
DataFrame.sort_index
डेटाफ्रेम को सूचकांकों द्वारा क्रमबद्ध करें।

उदाहरण

>>> s = pd.Series([np.nan, 1, 3, 10, 5])
>>> s
0     NaN
1     1.0
2     3.0
3     10.0
4     5.0
dtype: float64

क्रमबद्ध क्रम (डिफ़ॉल्ट व्यवहार) के मानों को क्रमबद्ध करें

>>> s.sort_values(ascending=True)
1     1.0
2     3.0
4     5.0
3    10.0
0     NaN
dtype: float64

क्रम अवरोही मान क्रमबद्ध करें

>>> s.sort_values(ascending=False)
3    10.0
4     5.0
2     3.0
1     1.0
0     NaN
dtype: float64

मान को सॉर्ट करें

>>> s.sort_values(ascending=False, inplace=True)
>>> s
3    10.0
4     5.0
2     3.0
1     1.0
0     NaN
dtype: float64

मानों को पहले NAs रखें

>>> s.sort_values(na_position='first')
0     NaN
1     1.0
2     3.0
4     5.0
3    10.0
dtype: float64

स्ट्रिंग्स की एक श्रृंखला को क्रमबद्ध करें

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