pandas.Series.sort_index

Series.sort_index(axis=0, level=None, ascending=True, inplace=False, kind='quicksort', na_position='last', sort_remaining=True) [source]

Сортировка Series по меткам индекса.

Возвращает новую отсортированную Series по меткам, если аргумент inplace равен False, иначе обновляет исходную Series и возвращает None.

Параметры:

axis : int, по умолчанию 0 Ось для сортировки. Для Series может быть только 0. level : int, необязательно Если не None, сортировка по значениям указанного уровня индекса. ascending : bool, по умолчанию True Сортировка по возрастанию или убыванию. inplace : bool, по умолчанию False Если True, операция выполняется на месте. kind : {‘quicksort’, ‘mergesort’, ‘heapsort’}, по умолчанию ‘quicksort’ Выбор алгоритма сортировки. См. также numpy.sort() для получения дополнительной информации. ‘mergesort’ — единственный стабильный алгоритм. Для DataFrames этот параметр применяется только при сортировке по одному столбцу или метке. na_position : {‘first’, ‘last’}, по умолчанию ‘last’ Если ‘first’, NaN будут в начале, если ‘last’, в конце. Не реализовано для MultiIndex. sort_remaining : bool, по умолчанию True Если True и сортировка по уровню, а индекс многоуровневый, сортировка по другим уровням (в порядке) произойдёт после сортировки по указанному уровню.

Возвращаемое значение:

pandas.Series Исходная Series, отсортированная по меткам

См. также

DataFrame.sort_index

Сортировка DataFrame по индексу

DataFrame.sort_values

Сортировка DataFrame по значению

Series.sort_values

Сортировка Series по значению

Примеры

>>> s = pd.Series(['a', 'b', 'c', 'd'], index=[3, 2, 1, 4])
>>> s.sort_index()
1    c
2    b
3    a
4    d
dtype: object

Сортировка по убыванию

>>> s.sort_index(ascending=False)
4    d
3    a
2    b
1    c
dtype: object

Сортировка на месте

>>> s.sort_index(inplace=True)
>>> s
1    c
2    b
3    a
4    d
dtype: object

По умолчанию NaN находятся в конце, но используйте na_position для размещения их в начале

>>> s = pd.Series(['a', 'b', 'c', 'd'], index=[3, 2, 1, np.nan])
>>> s.sort_index(na_position='first')
NaN     d
 1.0    c
 2.0    b
 3.0    a
dtype: object

Указание уровня индекса для сортировки

>>> arrays = [np.array(['qux', 'qux', 'foo', 'foo',
...                     'baz', 'baz', 'bar', 'bar']),
...           np.array(['two', 'one', 'two', 'one',
...                     'two', 'one', 'two', 'one'])]
>>> s = pd.Series([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8], index=arrays)
>>> s.sort_index(level=1)
bar  one    8
baz  one    6
foo  one    4
qux  one    2
bar  two    7
baz  two    5
foo  two    3
qux  two    1
dtype: int64

Не сортирует по оставшимся уровням при сортировке по уровням

>>> s.sort_index(level=1, sort_remaining=False)
qux  one    2
foo  one    4
baz  one    6
bar  one    8
qux  two    1
foo  two    3
baz  two    5
bar  two    7
dtype: int64