dataframe按默认索引排序

可以使用`sort_index()`方法按照默认索引排序，例如：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'A': [1, 4, 2], 'B': [3, 1, 2]})
print(df)
# Output:
#    A  B
# 0  1  3
# 1  4  1
# 2  2  2

sorted_df = df.sort_index()
print(sorted_df)
# Output:
#    A  B
# 0  1  3
# 1  4  1
# 2  2  2

默认情况下，`sort_index()`方法会按照行索引进行排序。如果要按照列索引排序，可以使用`axis`参数指定为`1`，例如：

sorted_df = df.sort_index(axis=1)
print(sorted_df)
# Output:
#    A  B
# 0  1  3
# 1  4  1
# 2  2  2

这样就按照列索引排序了。

相关问题

dataframe按照索引列排序

可以使用`sort_index`方法按照索引列排序。下面是一个例子：

import pandas as pd

# 创建一个DataFrame
df = pd.DataFrame({'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David'],
                   'age': [25, 32, 18, 47],
                   'city': ['New York', 'Paris', 'London', 'Tokyo']})
# 按照索引列排序
df_sorted = df.sort_index()
print(df_sorted)

输出结果如下：

       name  age      city
0     Alice   25  New York
1       Bob   32     Paris
2   Charlie   18    London
3     David   47     Tokyo

默认情况下，`sort_index`方法会按照升序排序。如果需要降序排序，可以设置参数`ascending=False`，例如：

df_sorted = df.sort_index(ascending=False)

这样就会按照降序排序。

sort_index()方法可以将Series或DataFrame对象按值排序

这个说法是不完全正确的。`sort_index()`方法可以对`Series`或`DataFrame`对象按照索引进行排序，而不是按照值进行排序。如果想要按照值对`Series`或`DataFrame`对象进行排序，应该使用`sort_values()`方法，该方法可以按照指定轴上的值进行排序。需要注意的是，`sort_values()`方法默认是升序排序，如果需要降序排序，可以设置`ascending=False`参数。