Pandas2.2 Series

Computations descriptive stats

pandas.Series.sort_values

pandas.Series.sort_values 是 Pandas 库中用于对 Series 中的值进行排序的方法。它允许用户根据不同的参数设置来灵活控制排序行为，包括升序或降序排列、处理缺失值、选择排序算法等。

参数说明

• axis：{0 或 ‘index’}
  默认为 0，表示沿索引方向操作。对于 Series 来说，这个参数通常不需要设置。

• ascending：布尔值或布尔值列表，默认为 True
  如果为 True，则按升序排列；如果为 False，则按降序排列。对于 Series，此参数通常是一个布尔值。

• inplace：布尔值，默认为 False
  如果为 True，则直接在原 Series 上修改数据，而不是返回新的 Series。

• kind：字符串，默认为 'quicksort'
  指定排序算法：

  • 'quicksort'：快速排序（默认）。
  • 'mergesort'：归并排序。
  • 'heapsort'：堆排序。
  • 'stable'：稳定排序（使用 Timsort 算法）。

• na_position：字符串，默认为 'last'
  指定缺失值（NaN）的位置：

  • 'first'：将缺失值放在最前面。
  • 'last'：将缺失值放在最后面（默认）。

• ignore_index：布尔值，默认为 False
  如果为 True，则忽略原始索引，重置为整数索引。

• key：可调用对象，默认为 None
  用于自定义排序键的函数。该函数应接受一个 Series 并返回一个 Series 或数组，作为排序的依据。

示例及结果

示例 1：基本用法（升序排序）

import pandas as pd

# 创建一个示例 Series
s = pd.Series([10, 20, 30, 40, 50])
print("原始 Series:")
print(s)

# 使用 sort_values 方法进行升序排序
sorted_s_asc = s.sort_values()
print("\n升序排序后的 Series (使用 sort_values):")
print(sorted_s_asc)

输出结果：

原始 Series:
0    10
1    20
2    30
3    40
4    50
dtype: int64

升序排序后的 Series (使用 sort_values):
0    10
1    20
2    30
3    40
4    50
dtype: int64

在这个例子中，sort_values 返回了按升序排列的新 Series。

示例 2：降序排序

# 使用 sort_values 方法进行降序排序
sorted_s_desc = s.sort_values(ascending=False)
print("\n降序排序后的 Series (使用 sort_values):")
print(sorted_s_desc)

输出结果：

降序排序后的 Series (使用 sort_values):
4    50
3    40
2    30
1    20
0    10
dtype: int64

在这个例子中，sort_values 返回了按降序排列的新 Series。

示例 3：处理缺失值

# 创建一个包含缺失值的 Series
s_na = pd.Series([10, np.nan, 20, 30, np.nan, 50])
print("原始 Series:")
print(s_na)

# 使用 sort_values 方法并将缺失值放在最前面
sorted_s_na_first = s_na.sort_values(na_position='first')
print("\n排序后的 Series (将缺失值放在最前面):")
print(sorted_s_na_first)

# 使用 sort_values 方法并将缺失值放在最后面
sorted_s_na_last = s_na.sort_values(na_position='last')
print("\n排序后的 Series (将缺失值放在最后面):")
print(sorted_s_na_last)

输出结果：

原始 Series:
0    10.0
1     NaN
2    20.0
3    30.0
4     NaN
5    50.0
dtype: float64

排序后的 Series (将缺失值放在最前面):
1     NaN
4     NaN
0    10.0
2    20.0
3    30.0
5    50.0
dtype: float64

排序后的 Series (将缺失值放在最后面):
0    10.0
2    20.0
3    30.0
5    50.0
1     NaN
4     NaN
dtype: float64

在这个例子中，我们展示了如何通过 na_position 参数控制缺失值的位置。

示例 4：inplace 修改

# 直接在原 Series 上进行排序
s.sort_values(inplace=True)
print("\n使用 inplace 参数后的 Series:")
print(s)

输出结果：

使用 inplace 参数后的 Series:
0    10
1    20
2    30
3    40
4    50
dtype: int64

在这个例子中，sort_values 直接修改了原 Series 的顺序。

示例 5：指定排序算法

# 使用 sort_values 方法并指定排序算法为 'mergesort'
sorted_s_mergesort = s.sort_values(kind='mergesort')
print("\n排序后的 Series (使用 mergesort):")
print(sorted_s_mergesort)

输出结果：

排序后的 Series (使用 mergesort):
0    10
1    20
2    30
3    40
4    50
dtype: int64

在这个例子中，我们指定了排序算法为 mergesort。

示例 6：忽略原始索引

# 使用 sort_values 方法并忽略原始索引
sorted_s_ignore_index = s.sort_values(ignore_index=True)
print("\n排序后的 Series (忽略原始索引):")
print(sorted_s_ignore_index)

输出结果：

排序后的 Series (忽略原始索引):
0    10
1    20
2    30
3    40
4    50
dtype: int64

在这个例子中，sort_values 返回了一个新的 Series，其索引被重置为整数索引。

示例 7：自定义排序键

# 使用 sort_values 方法并指定自定义排序键
sorted_s_custom_key = s.sort_values(key=lambda x: -x)
print("\n排序后的 Series (使用自定义排序键):")
print(sorted_s_custom_key)

输出结果：

排序后的 Series (使用自定义排序键):
4    50
3    40
2    30
1    20
0    10
dtype: int64

在这个例子中，我们使用 key 参数指定了一个自定义排序键函数，实现了降序排序。

总结

sort_values 方法提供了丰富的参数选项，可以灵活地控制 Series 的排序行为。通过合理设置参数，用户可以实现升序或降序排列、处理缺失值、选择排序算法、忽略原始索引以及应用自定义排序键等功能。这使得 sort_values 成为数据预处理和分析中非常有用的工具。