按照行的索引对 DataFrame 进行排序

可以使用 Pandas 中 DataFrame 的 sort_index() 方法按照行的索引对 DataFrame 进行排序。sort_index() 方法默认按照行的索引进行升序排序，可以通过参数 ascending 来指定是否按照降序排序。假设你的 DataFrame 的变量名为 df，那么可以按照如下的方式对 DataFrame 进行排序：

df_sorted = df.sort_index(ascending=False)

这里的 df.sort_index(ascending=False) 表示将 df 按照行的索引进行降序排序，然后将排序后的结果赋值给 df_sorted。如果需要按照列进行排序，可以使用 sort_values() 方法。需要注意的是，sort_values() 方法需要指定按照哪一列进行排序，而 sort_index() 方法则是按照行的索引进行排序。

相关问题

python对dataframe进行排序

Python可以使用Pandas库对DataFrame进行排序。可以使用sort_values()方法按照指定的列或多列进行排序，也可以使用sort_index()方法按照索引进行排序。例如，以下代码按照“age”列对DataFrame进行升序排序：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David'],
                   'age': [25, 20, 30, 28],
                   'gender': ['F', 'M', 'M', 'M']})

df_sorted = df.sort_values(by='age', ascending=True)

print(df_sorted)

输出结果为：

      name  age gender
1      Bob   20      M
    Alice   25      F
3    David   28      M
2  Charlie   30      M

如何在保留原序号的情况下对dataframe进行排序

在Pandas DataFrame中，如果你想按照一列或多列的值对数据进行排序，并保持原有的索引顺序（即原序号），可以使用`sort_values()`函数配合`ascending=False`参数来进行降序排序，或者不指定`ascending`默认为升序。如果希望按多列排序，可以在`keys`参数里传入一个包含多个列名的列表。

例如，如果你的数据框叫做`df`，想根据名为`column_to_sort`的一列降序排序：

sorted_df = df.sort_values(by='column_to_sort', ascending=False)

如果需要保持原索引不变，添加`inplace=False`：

sorted_df = df.sort_values(by='column_to_sort', ascending=False, inplace=False)

此时`sorted_df`就是按照指定列排序后的DataFrame，原数据不会改变。

如果你还想保持原来的行顺序，只需要确保排序依据的列不是唯一决定行的顺序即可。