DataFrame.sort_index(axis=0, level=None, ascending=True, inplace=False, kind='quicksort', na_position='last', sort_remaining=True, ignore_index=False, key=None) [source]
按标签(沿轴)对对象排序。
如果inplace参数为False，返回按标签排序的新DataFrame，否则更新原始DataFrame并返回None。
参数： | axis： 排序的轴(axis)。值 level ：int 或 level name 或 ints的list 或 level names的list 如果不为 ascending ： 升序和降序排序。当索引是多索引时， 排序方向可以为每个级别单独控制。 inplace ： 如果为 kind ： 默认为 选择排序算法。有关更多信息， 请参见 对于DataFrames，仅在对单个列或标签进行排序时才应用此选项。 na_position ： 如果首先将 未针对 sort_remaining ： 如果为 则在按指定级别排序后也按其他级别（按顺序）排序。 ignore_index ： 如果为 1.0.0版的新功能。 key： 如果不是 这类似于内建函数中的 但值得注意的区别是此 它应期望 对于 1.1.0版中的新功能。 |
返回值： | DataFrame 原始 |
例子
>>> df = pd.DataFrame([1, 2, 3, 4, 5], index=[100, 29, 234, 1, 150],
... columns=['A'])
>>> df.sort_index()
A
1 4
29 2
100 1
150 5
234 3默认情况下，它以升序排序，以降序排序，使用 ascending=False
>>> df.sort_index(ascending=False)
A
234 3
150 5
100 1
29 2
1 4可以指定在排序之前应用于索引的键功能。对于a，MultiIndex这分别应用于每个级别
>>> df = pd.DataFrame({"a": [1, 2, 3, 4]}, index=['A', 'b', 'C', 'd'])
>>> df.sort_index(key=lambda x: x.str.lower())
a
A 1
b 2
C 3
d 4