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Pandas DataFrame을 색인별로 정렬하는 방법은 무엇입니까?
다음과 같은 DataFrame이있는 경우 :
import pandas as pd
df = pd.DataFrame([1, 1, 1, 1, 1], index=[100, 29, 234, 1, 150], columns=['A'])
인덱스와 열 값의 각 조합을 그대로 유지하면서 인덱스별로이 데이터 프레임을 정렬하려면 어떻게해야합니까?
데이터 프레임에는 sort_index
기본적으로 복사본을 반환 하는 메서드가 있습니다. inplace=True
제자리에서 작동하려면 통과하십시오 .
import pandas as pd
df = pd.DataFrame([1, 2, 3, 4, 5], index=[100, 29, 234, 1, 150], columns=['A'])
df.sort_index(inplace=True)
print(df.to_string())
나에게 제공 :
A
1 4
29 2
100 1
150 5
234 3
약간 더 콤팩트 :
df = pd.DataFrame([1, 2, 3, 4, 5], index=[100, 29, 234, 1, 150], columns=['A'])
df = df.sort_index()
print(df)
노트 :
sort
sort_index
이 시나리오 에서는 더 이상 사용되지 않으며로 대체되었습니다.inplace
일반적으로 읽기 어렵고 연결을 방지하므로 사용하지 않는 것이 좋습니다 . 여기 답변의 설명을 참조하십시오 : Pandas : dropna 후 inplace 이름 바꾸기에 대한 독특한 성능 저하
참고 URL : https://stackoverflow.com/questions/22211737/how-to-sort-a-pandas-dataframe-by-index
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