Метод sort_index

Метод sort_index применяется к Series и возвращает новую серию с элементами, отсортированными по индексу. По умолчанию сортировка происходит в порядке возрастания. Метод имеет важные параметры: ascending определяет направление сортировки, inplace позволяет изменить исходную серию вместо создания новой, а na_position управляет расположением пропущенных значений в индексе.

Синтаксис

ser.sort_index(axis=0, level=None, ascending=True,
			   inplace=False, na_position='last',
			   sort_remaining=True, ignore_index=False,
			   key=None)

Пример

Отсортируем серию с неупорядоченным строковым индексом по возрастанию:

import pandas as pd

ser = pd.Series([10, 20, 30, 40],
				index=['b', 'a', 'd', 'c'])
print(ser.sort_index())

Результат выполнения кода:

a	10
b	20
c	30
d	40
dtype: int64

Пример

Отсортируем серию в порядке убывания с помощью параметра ascending:

import pandas as pd

ser = pd.Series([5, 15, 25, 35],
				index=['x', 'w', 'z', 'y'])
print(ser.sort_index(ascending=False))

Результат выполнения кода:

z	25
y	35
x	5
w	15
dtype: int64

Пример

Изменим исходную серию, не создавая новую, с помощью параметра inplace:

import pandas as pd

ser = pd.Series([7, 14, 21, 28],
				index=[3, 1, 4, 2])
ser.sort_index(inplace=True)
print(ser)

Результат выполнения кода:

1	14
2	28
3	7
4	21
dtype: int64

Пример

Управляем расположением пропущенных значений в индексе с помощью na_position. В этом примере пропуск будет помещён в начало:

import pandas as pd
import numpy as np

ser = pd.Series([100, 200, 300],
				index=[2, np.nan, 1])
res = ser.sort_index(na_position='first')
print(res)

Результат выполнения кода:

NaN	200
1.0	300
2.0	100
dtype: int64

Смотрите также

метод sort_values,
который сортирует серию по значениям
метод reset_index,
который сбрасывает индекс в столбец
метод reindex,
который изменяет индекс серии
метод rank,
который вычисляет ранги элементов