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

Параметры:

axis : int, default 0 Ось для сортировки. Для Series может быть только 0. level : int, optional Если не None, сортировка по указанному(ым) уровню(ям) индекса. ascending : bool, default true Сортировка по возрастанию или убыванию. inplace : bool, default False Если True, операция выполняется на месте. kind : {‘quicksort’, ‘mergesort’, ‘heapsort’}, default ‘quicksort’ Выбор алгоритма сортировки. См. также numpy.sort() для получения дополнительной информации. Алгоритм ‘mergesort’ является единственным стабильным алгоритмом. Для DataFrames этот параметр применяется только при сортировке по одному столбцу или метке. na_position : {‘first’, ‘last’}, default ‘last’ Если ‘first’, NaN помещаются в начало, ‘last’ — в конец. Для MultiIndex не реализовано. sort_remaining : bool, default True Если True и сортировка по уровню и индексу многоуровневая, сортировка по другим уровням (в порядке) производится после сортировки по указанному уровню.

Возвращает:

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

Укажите уровень 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