Pandas: ordenar DataFrame por índice y columna

Puede usar la siguiente sintaxis para ordenar un DataFrame de pandas por índice y columna:

gl = gl. sort_values (por = [' column_name ', ' index '], ascendente = [ False , True ])

Los siguientes ejemplos muestran cómo utilizar esta sintaxis en la práctica.

Ejemplos: ordenar DataFrame por índice y columna

El siguiente código muestra cómo ordenar un DataFrame de pandas por la columna denominada puntos y luego por la columna de índice :

importar pandas como pd

#create DataFrame 
df = pd. DataFrame ({' id ': [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8],
                   ' puntos ': [25, 15, 15, 14, 20, 20, 25, 29],
                   ' asiste ': [5, 7, 7, 9, 12, 9, 9, 4],
                   ' rebotes ': [11, 8, 10, 6, 6, 5, 9, 12]}). set_index (' id ')

#ver las primeras filas
 df. cabeza ()

	puntos ayuda a rebotes
identificación			
1 25 5 11
2 15 7 8
3 15 7 10
4 14 9 6
5 20 12 6

#ordenar por puntos y luego por índice 
df. sort_values (por = [' puntos ', ' id '], ascendente = [ Falso , Verdadero ])

	puntos ayuda a rebotes
identificación			
8 29 4 12
1 25 5 11
7 25 9 9
5 20 12 6
6 20 9 5
2 15 7 8
3 15 7 10
4 14 9 6

El DataFrame resultante se ordena por puntos en orden descendente y luego por el índice en orden ascendente (si resulta que hay dos jugadores que obtienen la misma cantidad de puntos).

Tenga en cuenta que si no usamos el argumento ascendente , entonces cada columna usará ascendente como método de clasificación predeterminado:

#ordenar por puntos y luego por índice 
df. sort_values (por = [' puntos ', ' id '])

        puntos ayuda a rebotes
identificación			
4 14 9 6
2 15 7 8
3 15 7 10
5 20 12 6
6 20 9 5
1 25 5 11
7 25 9 9
8 29 4 12

Si la columna de índice actualmente no tiene un nombre, puede cambiarle el nombre y luego ordenar en consecuencia:

#ordenar por puntos y luego por índice 
df. rename_axis (' índice '). sort_values (por = [' puntos ', ' id '])

        puntos ayuda a rebotes
identificación			
4 14 9 6
2 15 7 8
3 15 7 10
5 20 12 6
6 20 9 5
1 25 5 11
7 25 9 9
8 29 4 12

Recursos adicionales

Pandas: cómo ordenar columnas por nombre
Pandas: ordenar DataFrame por fecha Pandas: cómo quitar
filas duplicadas

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• https://www.python.org/
• https://www.stata.com/