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6.12 索引排序

前面学习的df_sort_values()函数是对数据的排序，如果需要对索引排序，则使用df.sort_index()函数，它们的排序法则相同，只是参数上与df_sort_value()函数略有不同，结构如下：

df.sort_index(axis=0,level=None,ascending=True,inplace=False,kind=”quicksort”,np_position=”last”,sort_remaining=True,ingore_index=False,key=None)

axis:索引排序的方向，axis=0表示对行索引排序，axis=1表示对列索引排序；

level:指定排序的索引层，如果未指定，则按层级从高到低的顺序排序

ascending:指序指序的方式，升序还是降序，默认是升序排列。

inplace:就是修改；

kind:排序算法（一般不关注）

na_position:设置缺失值的显示位置。显示在最前用first，显示在最后用last;

sort_remaining:如果为True,且按级别和索引排序是多层，反之按指定级别排序也按其他级别（按顺序）排序；

ignore_index:是否重新设置表格索引

key:使用函数对索引自定义排序（重点关注）

import pandas as pd

df=pd.read_excel(r "D:\Pyobject2023\object\测试\素材\1.6.12 索引排序.xlsx" , index_col =[ 0,1 ])

print (df)

df1=df.sort_index( ascending =[ True,False ],

level =[ "类型","地区" ],

axis = 0 )

print (df1)

返回：

import pandas as pd

df=pd.read_excel(r "D:\Pyobject2023\object\测试\素材\1.6.12 索引排序.xlsx" , index_col =[ 0,1 ])

print (df)

df1=df.sort_index(

key = lambda s:s.str.len(),

ascending = True ,

level = "类型" ,

axis = 0 )

print (df1)

返回：