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二级索引排序

可以使用`sort_index()`方法对二级索引进行排序。例如，假设我们有以下的DataFrame `df`，其中有两个索引级别'A'和'B'，我们想要按照'B'索引进行升序排序，可以使用以下代码：

df_sorted = df.sort_index(level='B', ascending=True)

这将返回一个按照'B'索引升序排序的新DataFrame `df_sorted`。如果想要按照多个索引级别进行排序，可以在`level`参数中传入一个索引级别的列表。

另外，如果想要重置索引，可以使用`reset_index()`方法。例如，假设我们想要将索引重置为默认的整数索引，可以使用以下代码：

df_reset = df.reset_index()

这将返回一个重置了索引的新DataFrame `df_reset`。

pandas series按照行索引大小排序

您可以使用`sort_index()`方法对`pandas`中的`Series`按照行索引大小进行排序。例如，如果您的`Series`名为`s`，您可以使用以下代码进行排序：

s = s.sort_index()

这将按照行索引大小对`s`进行升序排序。如果您想要降序排序，可以将`ascending`参数设置为`False`，如下所示：

s = s.sort_index(ascending=False)