Python Pandas中Series与DataFrame的排序方法详解

晚来风

发布时间：2026-10-13 | 2人浏览过

原创

本文详细介绍了Python Pandas库中Series和DataFrame的排序操作。通过具体代码实例，演示了如何利用sort_index方法对Series按索引或值进行排序，以及对DataFrame按行索引、列索引及指定列值进行多条件排序，帮助开发者掌握数据预处理中的关键排序技巧。

Python Pandas排序方法概述

本文提供了Python中sort和sort_index方法的具体代码示例，供读者参考学习。

Series对象的排序操作

首先介绍对Series对象进行排序的操作。


#生成序列obj
obj=pd.Series([4,9,6,20,4],index=['d','a','e','b','c'])
d   4
a   9
e   6
b  20
c   4
dtype: int64

#按obj的索引排序,默认升序，降序可在括号加ascending=False
obj.sort_index()
a   9
b  20
c   4
d   4
e   6
dtype: int64

#按obj的值排序，默认升序
obj.order()
d   4
c   4
e   6
a   9
b  20
dtype: int64

DataFrame对象的排序操作

接着展示对DataFrame对象进行排序的方法。


#生成frame
frame=pd.DataFrame(pd.Series([3,5,2,6,9,23,12,34,12,15,11,0]).reshape(3,4),columns=['c','f','d','a'],index=['C','A','B'])
  c  f  d  a
C  3  5  2  6
A  9  23 12 34
B  12 15 11 0

#按frame的行索引进行排序
frame.sort_index()
  c  f  d  a
A  9  23 12 34
B  12 15 11 0
C  3  5  2  6

#按frame的列索引进行排序
frame.sort_index(axis=1)
  a  c  d  f
C  6  3  2  5
A  34 9  12 23
B  0  12 11 15

#按frame的一个列或多个列的值进行排序
frame.sort_index(by='a')
  c  f  d  a
B  12 15 11 0
C  3  5  2  6
A  9  23 12 34
frame.sort_index(by=['a','c'])
  c  f  d  a
B  12 15 11 0
C  3  5  2  6
A  9  23 12 34