pandas.Series.sort_values

Series.sort_values(axis=0, ascending=True, inplace=False, kind='quicksort', na_position='last') [source]

Сортировка по значениям.

Сортировка Series в восходящем или нисходящем порядке по определенному критерию.

Параметры:

axis : {0 or ‘index’}, default 0 Ось для сортировки. Значение ‘index’ принимается для совместимости с DataFrame.sort_values. ascending : bool, default True Если True, сортировка в восходящем порядке, в противном случае – нисходящем. inplace : bool, default False Если True, выполнение операции на месте. kind : {‘quicksort’, ‘mergesort’ or ‘heapsort’}, default ‘quicksort’ Выбор алгоритма сортировки. См. также numpy.sort() для получения дополнительной информации. ‘mergesort’ – единственный устойчивый алгоритм. na_position : {‘first’ or ‘last’}, default ‘last’ Аргумент ‘first’ помещает NaN в начало, ‘last’ – в конец.

Возвращаемое значение:

Series Series, отсортированная по значениям.

См. также

Series.sort_index

Сортировка по индексам Series.

DataFrame.sort_values

Сортировка DataFrame по значениям вдоль оси.

DataFrame.sort_index

Сортировка DataFrame по индексам.

Примеры

>>> s = pd.Series([np.nan, 1, 3, 10, 5])
>>> s
0     NaN
1     1.0
2     3.0
3     10.0
4     5.0
dtype: float64

Сортировка значений в восходящем порядке (по умолчанию)

>>> s.sort_values(ascending=True)
1     1.0
2     3.0
4     5.0
3    10.0
0     NaN
dtype: float64

Сортировка значений в нисходящем порядке

>>> s.sort_values(ascending=False)
3    10.0
4     5.0
2     3.0
1     1.0
0     NaN
dtype: float64

Сортировка значений на месте

>>> s.sort_values(ascending=False, inplace=True)
>>> s
3    10.0
4     5.0
2     3.0
1     1.0
0     NaN
dtype: float64

Сортировка значений, помещая NaN в начало

>>> s.sort_values(na_position='first')
0     NaN
1     1.0
2     3.0
4     5.0
3    10.0
dtype: float64

Сортировка серии строк

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

>>> s.sort_values()
3    a
1    b
4    c
2    d
0    z
dtype: object