pandas.DataFrame.sort_index#

DataFrame.sort_index(*, ось=0, уровень=None, ascending=True, inplace=False, kind='quicksort', na_position='last', sort_remaining=True, ignore_index=False, ключ=None)[источник]#

Сортировать объект по меткам (вдоль оси).

Возвращает новый DataFrame, отсортированный по метке, если inplace аргумент является False, в противном случае обновляет исходный DataFrame и возвращает None.

Параметры:

ось{0 или 'index', 1 или 'columns'}, по умолчанию 0: Ось, по которой выполняется сортировка. Значение 0 идентифицирует строки, а 1 идентифицирует столбцы.
уровеньцелое число или имя уровня или список целых чисел или список имен уровней: Если не None, сортировать по значениям на указанных уровнях индекса.
ascendingbool или список bool, по умолчанию True: Сортировка по возрастанию или убыванию. Когда индекс является MultiIndex, направление сортировки можно контролировать для каждого уровня отдельно.
inplacebool, по умолчанию False: Следует ли изменять DataFrame вместо создания нового.
kind{‘quicksort’, ‘mergesort’, ‘heapsort’, ‘stable’}, по умолчанию ‘quicksort’: Выбор алгоритма сортировки. См. также numpy.sort() для получения дополнительной информации. mergesort и стабильный являются единственными стабильными алгоритмами. Для DataFrames эта опция применяется только при сортировке по одному столбцу или метке.
na_position{'first', 'last'}, по умолчанию 'last': Помещает NaN в начало, если первый; last помещает NaN в конец. Не реализовано для MultiIndex.
sort_remainingbool, по умолчанию True: Если True и сортировка по уровню и индексу многоуровневая, сортировать по другим уровням тоже (по порядку) после сортировки по указанному уровню.
ignore_indexbool, по умолчанию False: Если True, результирующая ось будет помечена как 0, 1, …, n - 1.
ключвызываемый объект, необязательный: Если не None, применить ключевую функцию к значениям индекса перед сортировкой. Это похоже на ключ аргумент во встроенной функции sorted() функция, с заметным отличием, что эта ключ функция должна быть векторизованный. Он должен ожидать Index и возвращает Index той же формы. Для входных данных MultiIndex ключ применяется на уровень.

Возвращает:

DataFrame или None: Исходный DataFrame, отсортированный по меткам, или None, если inplace=True.

Смотрите также

Series.sort_index: Сортировка Series по индексу.
DataFrame.sort_values: Сортировать DataFrame по значению.
Series.sort_values: Сортировка Series по значению.

Примеры

>>> df = pd.DataFrame([1, 2, 3, 4, 5], index=[100, 29, 234, 1, 150],
...                   columns=['A'])
>>> df.sort_index()
     A
1    4
29   2
100  1
150  5
234  3

По умолчанию сортировка выполняется по возрастанию, для сортировки по убыванию используйте ascending=False

>>> df.sort_index(ascending=False)
     A
3
5
1
 2
  4

Можно указать ключевую функцию, которая применяется к индексу перед сортировкой. Для MultiIndex это применяется к каждому уровню отдельно.

>>> df = pd.DataFrame({"a": [1, 2, 3, 4]}, index=['A', 'b', 'C', 'd'])
>>> df.sort_index(key=lambda x: x.str.lower())
   a
A  1
b  2
C  3
d  4