【Pandas】sort_values() / sort_index()
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发布时间：2024-08-18 21:40
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时间：2024-08-29 23:48
在DataFrame中，.sort_index() 方法通过索引的排序来实现值的排序。
一、sort_values() 方法
1. 真正地在指定轴上根据数值进行排序，默认为升序。
1.1 series.sort_values()
在原函数上进行修改，设置 inplace=True，返回按值排序的Series，如果 inplace=True，则返回None。
按值排序，默认升序，缺失值放在最上面（na_position = "first"）
按值的字符串的小写降序排列（a key function：lambda）
1.2 DataFrame.sort_values()
by：axis 轴上的某个索引或索引列表，根据哪一个进行排序。例如：
对于空值，统一放到末尾。如果想要改变，需要 na_position=first 或者替换值。
在之前的 b 上拼一个带有NaN的行，使用 na_position=first 调整 NaN 位置。
举例：先按照 batch_no 进行分组，然后将所有 task_issued_time 缺失的数据，用task_type =1（运输任务）的那列时间填充。这里将 task_type=1 的做一个排序放在第一行。再用fillna(ffill)前项逐个填充后项。
先按照 batch_no 进行分组，然后将分组里面的 task_type 为1的运输任务放在最上面。
二、sort_index() 方法
Pandas 对索引的操作就是对数据的操作。
Series与DataFrame的参数没有区别（Series的 axis=0 / index）
1. inplace = True 更新原始Series并返回None，如果 inplace 为False，则返回按标签索引排序的新Series。
2. axis：是与DataFrame兼容所需的参数。其他和 sort_values 类似。默认 axis=0，对纵向方向进行排序。
对于 Series 对象，默认一定是在 0轴上操作。所以 DataFrame 对象默认也是0轴纵向。
3. na_position = "first"举例如下：
4. 按索引列的字符串的小写降序排列（a key function：lambda）
5. **指定索引 level 排序（同时多列索引的情况）
sort_index(level=1)，以第二列索引排序，剩余的也排序了。如果换成(level=0)，那么结果如下：
6. 当按照 level 排序时，剩余的 index 的 level 不排序。
