pandas按照索引进行排序

以下是使用Pandas按照索引进行排序的示例：

import pandas as pd

# 创建一个DataFrame
data = {'Name': ['Tom', 'Nick', 'John', 'Amy'],
        'Age': [20, 25, 30, 35],
        'City': ['New York', 'Paris', 'London', 'Tokyo']}
df = pd.DataFrame(data)

# 按照索引进行排序
df_sorted = df.sort_index()

# 打印排序后的DataFrame
print(df_sorted)

输出结果为：

   Age      City  Name
0   20  New York   Tom
1   25     Paris  Nick
2   30    London  John
3   35     Tokyo   Amy

这段代码创建了一个包含姓名、年龄和城市的DataFrame，并按照索引进行排序。排序后的DataFrame按照索引从小到大的顺序排列。

相关问题

pandas索引重新排序

要重新排序 Pandas 中的索引，可以使用 `reindex` 方法。这个方法按指定顺序排列索引，并返回一个新的 DataFrame。下面是一个例子：

import pandas as pd

# 创建一个简单的 DataFrame
data = {"name": ["Alice", "Bob", "Charlie", "David"],
        "age": [25, 32, 18, 47]}
df = pd.DataFrame(data)
print(df)

# 重新排序索引
new_index = [3, 1, 2, 0]
df_reindexed = df.reindex(new_index)
print(df_reindexed)

输出：

       name  age
0     Alice   25
1       Bob   32
2   Charlie   18
3     David   47

      name  age
3    David   47
1      Bob   32
2  Charlie   18
0    Alice   25

在这个例子中，我们创建了一个简单的 DataFrame，并使用 `reindex` 方法将索引重新排序。新的索引顺序通过 `new_index` 列表指定。注意，`reindex` 方法返回一个新的 DataFrame，原始 DataFrame 不会被改变。

pandas多重列索引排序

在Pandas中，可以使用`sort_index()`方法对多重列索引进行排序。假设我们有一个名为`df`的数据帧，其中有两个列索引`A`和`B`，我们想按照`A`列索引升序排序，然后按照`B`列索引降序排序，可以使用以下代码：

df.sort_index(level=[0, 1], ascending=[True, False], inplace=True)

其中`level`参数指定要排序的列索引级别，`ascending`参数指定每个级别是否按升序排序，`inplace`参数指定是否在原始数据帧上进行排序。