maxframe.dataframe.DataFrame.sort_values#

DataFrame.sort_values(by, axis=0, ascending=True, inplace=False, kind='quicksort', na_position='last', ignore_index=False, parallel_kind='PSRS', psrs_kinds=None, default_index_type=None)#

按值沿任一轴排序。

参数:

df (MaxFrame DataFrame) -- 输入的 DataFrame。
by (str) -- 用于排序的列名或列名列表。
axis (%(axes_single_arg)s, default 0) -- 要排序的轴。
ascending (bool or list of bool, default True) -- 升序或降序排序。若指定多个排序顺序，请提供列表。如果这是一个布尔值列表，则必须与 by 的长度一致。
inplace (bool, default False) -- 如果为 True，则就地执行操作。
kind ({'quicksort', 'mergesort', 'heapsort'}, default 'quicksort') -- 排序算法的选择。更多信息请参见 ndarray.np.sort。mergesort 是唯一的稳定算法。对于 DataFrame，此选项仅在按单个列或标签排序时应用。
na_position ({'first', 'last'}, default 'last') -- 如果为 first，则将 NaN 值放在开头；last 将 NaN 值放在结尾。
ignore_index (bool, default False) -- 如果为 True，则结果轴的标签将为 0, 1, ..., n - 1。
parallel_kind ({'PSRS'}, default 'PSRS') -- 并行排序算法，详细信息请参考：http://csweb.cs.wfu.edu/bigiron/LittleFE-PSRS/build/html/PSRSalgorithm.html

返回:

sorted_obj -- 如果 inplace=False，则返回按值排序的 DataFrame，否则返回 None。

返回类型:

DataFrame or None

示例

>>> import maxframe.dataframe as md
>>> df = md.DataFrame({
...     'col1': ['A', 'A', 'B', np.nan, 'D', 'C'],
...     'col2': [2, 1, 9, 8, 7, 4],
...     'col3': [0, 1, 9, 4, 2, 3],
... })
>>> df.execute()
    col1 col2 col3
0   A    2    0
1   A    1    1
2   B    9    9
3   NaN  8    4
4   D    7    2
5   C    4    3

按 col1 排序

>>> df.sort_values(by=['col1']).execute()
    col1 col2 col3
 A    2    0
 A    1    1
 B    9    9
 C    4    3
 D    7    2
 NaN  8    4

按多个列排序

>>> df.sort_values(by=['col1', 'col2']).execute()
    col1 col2 col3
 A    1    1
 A    2    0
 B    9    9
 C    4    3
 D    7    2
 NaN  8    4

降序排序

>>> df.sort_values(by='col1', ascending=False).execute()
    col1 col2 col3
 D    7    2
 C    4    3
 B    9    9
 A    2    0
 A    1    1
 NaN  8    4