pandas :如何按列和索引对数据框进行排序 [英] Pandas: how to sort dataframe by column AND by index

问题描述

给出数据框:

import pandas as pd
df = pd.DataFrame([6, 4, 2, 4, 5], index=[2, 6, 3, 4, 5], columns=['A'])

结果:

   A
2  6
6  4
3  2
4  4
5  5

现在，我想按A列的值和索引进行排序.

Now, I would like to sort by values of Column A AND the index.

例如

df.sort_values(by='A')

返回

   A
3  2
6  4
4  4
5  5
2  6

我想

   A
3  2
4  4
6  4
5  5
2  6

如何在列上首先进行排序，然后在索引上进行索引?

How can I get a sort on the column first and index second?

推荐答案

使用numpy中的lexsort可能是另一种方式，并且速度也稍慢一些:

Using lexsort from numpy may be other way and little faster as well:

df.iloc[np.lexsort((df.index, df.A.values))] # Sort by A.values, then by index

结果:

   A
3  2
4  4
6  4
5  5
2  6

与timeit相比:

%%timeit
df.iloc[np.lexsort((df.index, df.A.values))] # Sort by A.values, then by index

结果:

1000 loops, best of 3: 278 µs per loop

使用重置索引并再次设置索引:

With reset index and set index again:

 %%timeit
df.reset_index().sort_values(by=['A','index']).set_index('index')

结果:

100 loops, best of 3: 2.09 ms per loop

这篇关于 pandas :如何按列和索引对数据框进行排序的文章就介绍到这了，希望我们推荐的答案对大家有所帮助，也希望大家多多支持IT屋！