Python Pandas – 对索引值进行排序并返回对索引进行排序的索引

在Python Pandas中，我们可以对DataFrame或Series的索引进行排序。这样可以通过索引的排序保证数据的顺序并且可以方便地找到需要的数据。同时，我们还可以获取索引进行排序后的顺序，这样可以方便地统计和处理数据。接下来，我们将介绍如何对索引值进行排序并返回对索引进行排序的索引。

对索引进行排序

我们首先来看如何对DataFrame或Series的索引进行排序。我们可以使用sort_index()函数来对索引进行排序，该函数接受一个布尔参数ascending来控制排序顺序，默认是升序排序。下面是一个示例代码：

import pandas as pd

data = {'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David'],
        'age': [20, 25, 30, 35],
        'gender': ['F', 'M', 'M', 'M']}

df = pd.DataFrame(data)
df = df.set_index('name')
print(df.sort_index())

输出结果为：

         age gender
name              
Alice     20      F
Bob       25      M
Charlie   30      M
David     35      M

我们可以看到，sort_index()函数将姓名作为索引进行排序，并返回了排序后的DataFrame。

返回排序后的索引

除了返回排序后的DataFrame外，我们还可以使用sort_index()函数返回排序后的索引。我们可以使用sort_index()函数的sort_remaining参数来控制是仅对排序列排序并返回索引，还是对整个DataFrame或Series进行排序并返回索引。下面是一个示例代码：

import pandas as pd

data = {'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David'],
        'age': [20, 25, 30, 35],
        'gender': ['F', 'M', 'M', 'M']}

df = pd.DataFrame(data)
df = df.set_index('name')

sorted_index = df.sort_index().index
print(sorted_index)

输出结果为：

Index(['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David'], dtype='object', name='name')

我们可以看到，使用sorted_index变量来存储了排序后的索引。

单字符索引排序

如果索引是单个字符，则我们可以使用string类型数据的排序功能，该功能会根据字符的ASCII码来排序。下面是一个示例代码：

import pandas as pd

data = {'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David'],
        'age': [20, 25, 30, 35],
        'gender': ['F', 'M', 'M', 'M']}

df = pd.DataFrame(data)
df = df.set_index('gender')
print(df.sort_index())

输出结果为：

        name  age
gender          
F      Alice   20
M        Bob   25
M    Charlie   30
M      David   35

我们可以看到，这里根据性别字符的ASCII码来排序DataFrame。

多级索引排序

在Pandas中，我们也可以对多级索引进行排序。我们可以通过sort_index()函数中的level参数来控制对多级索引的哪一层进行排序。下面是一个示例代码：

import pandas as pd

data = {'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David'],
        'age': [20, 25, 30, 35],
        'gender': ['F', 'M', 'M', 'M'],
        'income': [2000, 2500, 3000, 3500]}

df = pd.DataFrame(data)
df = df.set_index(['gender', 'name'])
print(df.sort_index(level=[0, 1]))

输出结果为：

              age  income
gender name             
F      Alice   20    2000
M      Bob     25    2500
       Charlie 30    3000
       David   35    3500

我们可以看到，这里对多级索引进行了排序，并返回了排序后的DataFrame。

结论

在Python Pandas中，我们可以使用sort_index()函数对索引进行排序，并通过ascending参数控制排序顺序。同时，我们还可以使用sort_index()函数返回排序后的索引，并可以控制排序列和排序级别。无论是单字符索引还是多级索引，Pandas都提供了便捷的函数来进行索引排序。这样可以方便地对数据进行分析和处理。