Python Pandas – 返回按降序排列的索引的排序副本

在数据分析和科学计算中，Pandas是一个非常流行的Python库。其中的DataFrame数据结构是使用最广泛的功能之一。在处理大数据集时，我们可能需要按照某些列来排序DataFrame。Pandas提供了一个方便的方法来处理这种情况。

如何按降序排列索引？

排序DataFrame的方式之一是根据数据中的某些列排序。我们可以使用sort_values方法来按照这些列排序。但是，有时候我们需要根据索引来排序。在这种情况下，我们可以使用sort_index方法。下面是一个示例：

import pandas as pd

# 创建一个DataFrame
data = {'name': ['John', 'Alice', 'Bob', 'Mary', 'Harry'],
        'age': [23, 30, 18, 35, 28],
        'score': [85, 92, 78, 99, 88]}
df = pd.DataFrame(data=data, index=['row' + str(i) for i in range(1, 6)])

# 按照索引排序
sorted_df = df.sort_index(ascending=False)

print(sorted_df)

输出如下：

      name  age  score
row5 Harry   28     88
row4  Mary   35     99
row3   Bob   18     78
row2 Alice   30     92
row1  John   23     85

在上面的示例中，我们创建了一个DataFrame并将其索引命名为row1 – row5。我们使用sort_index方法按照降序排列它的索引。由于参数ascending默认为True，因此我们将其设置为False。

总结

本文介绍了如何使用Pandas来按照降序排列DataFrame的索引。sort_index方法使得我们能够方便地排序DataFrame的索引。这个方法的参数ascending则允许我们指定升序或降序。此外，sort_index方法返回一个新的排序副本，而不会修改原始DataFrame，这是非常重要的。