polars.DataFrame.sort

DataFrame.sort(
    by: IntoExpr | Iterable[IntoExpr],
    *more_by: IntoExpr,
    descending: bool | Sequence[bool] = False,
    nulls_last: bool | Sequence[bool] = False,
    multithreaded: bool = True,
    maintain_order: bool = False,
) → DataFrame

Сортирует фрейм данных по указанным столбцам.

Параметры:

by

Столбец или столбцы для сортировки. Принимает выражения, в том числе селекторы. Строки интерпретируются как имена столбцов.

*more_by

Дополнительные столбцы для сортировки, задаваемые позиционными аргументами.

descending

Сортировать по убыванию. При сортировке по нескольким столбцам можно указать значение для каждого столбца, передав последовательность логических значений.

nulls_last

Помещать нулевые значения в конец; можно указать одно логическое значение для всех столбцов или последовательность логических значений для настройки каждого столбца.

multithreaded

Выполнять сортировку с использованием нескольких потоков.

maintain_order

Сохранять порядок элементов с одинаковыми значениями.

Примеры

Передайте имя одного столбца, чтобы отсортировать данные по нему.

>>> df = pl.DataFrame(
...     {
...         "a": [1, 2, None],
...         "b": [6.0, 5.0, 4.0],
...         "c": ["a", "c", "b"],
...     }
... )
>>> df.sort("a")
shape: (3, 3)
┌──────┬─────┬─────┐
│ a    ┆ b   ┆ c   │
│ ---  ┆ --- ┆ --- │
│ i64  ┆ f64 ┆ str │
╞══════╪═════╪═════╡
│ null ┆ 4.0 ┆ b   │
│ 1    ┆ 6.0 ┆ a   │
│ 2    ┆ 5.0 ┆ c   │
└──────┴─────┴─────┘

Также поддерживается сортировка по выражениям.

>>> df.sort(pl.col("a") + pl.col("b") * 2, nulls_last=True)
shape: (3, 3)
┌──────┬─────┬─────┐
│ a    ┆ b   ┆ c   │
│ ---  ┆ --- ┆ --- │
│ i64  ┆ f64 ┆ str │
╞══════╪═════╪═════╡
│ 2    ┆ 5.0 ┆ c   │
│ 1    ┆ 6.0 ┆ a   │
│ null ┆ 4.0 ┆ b   │
└──────┴─────┴─────┘

Чтобы отсортировать данные по нескольким столбцам, передайте список столбцов.

>>> df.sort(["c", "a"], descending=True)
shape: (3, 3)
┌──────┬─────┬─────┐
│ a    ┆ b   ┆ c   │
│ ---  ┆ --- ┆ --- │
│ i64  ┆ f64 ┆ str │
╞══════╪═════╪═════╡
│ 2    ┆ 5.0 ┆ c   │
│ null ┆ 4.0 ┆ b   │
│ 1    ┆ 6.0 ┆ a   │
└──────┴─────┴─────┘

Или используйте позиционные аргументы для сортировки по нескольким столбцам тем же способом.

>>> df.sort("c", "a", descending=[False, True])
shape: (3, 3)
┌──────┬─────┬─────┐
│ a    ┆ b   ┆ c   │
│ ---  ┆ --- ┆ --- │
│ i64  ┆ f64 ┆ str │
╞══════╪═════╪═════╡
│ 1    ┆ 6.0 ┆ a   │
│ null ┆ 4.0 ┆ b   │
│ 2    ┆ 5.0 ┆ c   │
└──────┴─────┴─────┘