pd.sort_index

这是一个 pandas 库的方法，用于对 DataFrame 或 Series 按照轴标签进行排序。其中，sort_index() 方法可以按照行或列索引进行排序，具体排序方式可以通过参数进行指定。例如，对于一个 DataFrame 对象 pd，可以使用 pd.sort_index(axis=0, ascending=True) 方法按照行索引升序排序。

相关问题

pd.read_csv.sort_index

pd.read_csv.sort_index是一个错误的语法。正确的语法应该是pd.read_csv().sort_index()。

pd.read_csv是pandas库中的一个函数，用于从CSV文件中读取数据并返回一个DataFrame对象。

sort_index()是DataFrame对象的一个方法，用于按索引进行排序。默认情况下，它按照索引的升序进行排序。

因此，使用pd.read_csv().sort_index()的组合可以读取CSV文件并按索引进行排序。

sort_links = pd.merge(group_sorted, types) # 根据类别求和，每个商品类别的总量，并排序 sort_link_group = sort_links.groupby(['Types']).sum().reset_index() # 删除“index”列 sort_link_group = sort_link_group.sort_values('id',ascending = False).reset_index() del sort_link_group['index'] sort_link_group注释

这段代码的作用是将两个 DataFrame 进行合并，并对合并后的数据按照 `Types` 列进行分组、求和、排序等处理。以下是代码的详细解释：

1. `pd.merge(group_sorted, types)`：将 `group_sorted` 和 `types` 两个 DataFrame 进行合并，根据它们共同拥有的列进行合并。

2. `sort_links.groupby(['Types']).sum().reset_index()`：对合并后的 DataFrame 根据 `Types` 列进行分组，并对每个组内的数据进行求和，最终返回一个新的 DataFrame。

3. `sort_link_group.sort_values('id',ascending = False).reset_index()`：按照 `id` 列的值进行降序排列，并重置索引，返回一个新的 DataFrame。

4. `del sort_link_group['index']`：删除新 DataFrame 中的 `index` 列。

综上，这段代码的作用是将两个 DataFrame 进行合并，并对合并后的数据按照 `Types` 列进行分组、求和、排序等处理。最终返回一个新的 DataFrame，其中不包含 `index` 列。