Pandas如何解决排序之后索引的问题

发布时间：2023-05-17 07:04:39

Pandas是一种基于Python语言的数据分析库，其强大的数据帧（DataFrame）和序列（Series）数据结构提供了大量的灵活性和方便性。在实际应用中，我们常常需要对数据进行排序操作，然而排序操作可能会破坏原有的索引（Index）结构，进而影响后续的数据操作和分析。本文将介绍Pandas如何解决排序之后索引的问题。

一、Pandas数据结构简介

在学习如何解决排序之后索引的问题之前，让我们先来了解一下Pandas的数据结构，包括DataFrame和Series。

1. DataFrame

DataFrame是一种表格型的数据结构，其含有一组有序的列，每列类型可以是数值型、字符串型、布尔型等多种类型。同一个DataFrame中的每一列的数据类型可以不同。DataFrame中的行和列均有索引，行索引又称为index（每一行都有一个的标识符），列索引称为columns。

使用Pandas可以将各种数据格式（CSV、XLS、SQL）中的数据读取到DataFrame中，便于对数据进行处理和分析。

2. Series

Series是一种一维数组型的数据结构，可以保存任何数据类型（整数、浮点数、字符串、Python对象等），每个元素带有一个的索引值。类似于数组，Series一般由数据和索引两部分构成。

与DataFrame不同，Series只有一个索引（即行索引），可以将Series看成DataFrame中只有一列的特殊情况。下面是一个Series的示例：

import pandas as pd
s = pd.Series([1, 3, 5, np.nan, 6, 8])
print(s)

输出结果：

0    1.0
1    3.0
2    5.0
3    NaN
4    6.0
5    8.0
dtype: float64

二、Pandas排序操作

Pandas提供了很多种排序操作，本文仅介绍两种常见的排序方式：按值排序和按索引排序。

1. 按值排序

Pandas中提供的sort_values()方法可以按照指定的列排序DataFrame或Series中的值。默认情况下，sort_values()方法会按照升序排列。

下面是一个按值排序的示例：

data = {'name': ['Jack', 'Tom', 'Mary', 'Rose'],
        'score': [90, 88, 95, 92]}
df = pd.DataFrame(data)
print(df.sort_values('score', ascending=False))

输出结果：

   name  score
2  Mary     95
3  Rose     92
0  Jack     90
1   Tom     88

在sort_values()方法中，'score'是按照哪一列进行排序，ascending=False表示按照降序排列。

2. 按索引排序

Pandas中提供的sort_index()方法可以按照指定的索引排序DataFrame或Series中的值。

下面是一个按索引排序的示例：

data = {'name': ['Jack', 'Tom', 'Mary', 'Rose'],
        'score': [90, 88, 95, 92]}
df = pd.DataFrame(data)
df = df.set_index(['name'])
print(df.sort_index())

输出结果：

      score
name       
Jack     90
Mary     95
Rose     92
Tom      88

在sort_index()方法中，没有指定按照哪一列排序，而是根据索引值进行排序。

三、排序操作对索引的影响

排序操作可能会破坏原有的索引结构，进而影响后续的数据操作和分析。例如，如果我们对一个DataFrame进行值排序，那么每一列的值有可能变得无序，这就使得后续对数据列的访问变得困难：

data = {'name': ['Jack', 'Tom', 'Mary', 'Rose'],
        'score': [90, 88, 95, 92]}
df = pd.DataFrame(data)
df = df.sort_values('score')
print(df['name'])

输出结果：

0    Jack
1     Tom
3    Rose
2    Mary
Name: name, dtype: object

在这个例子中，DataFrame根据score列进行了排序，name列变得乱序。如果我们需要访问名字为'Mary'的成绩，就必须知道它在新的排序结构中的位置（即索引）。

类似的情况在按索引排序时也可能发生：按索引排序可能会使得数据的行号变得无序，这同样会使得后续的数据访问变得困难。因此，Pandas提供了多种方法来解决排序之后索引的问题。

四、解决排序之后索引的问题

1. 重置索引

最简单的解决方法是通过调用reset_index()方法重置索引，从而使DataFrame或Series恢复原来的索引结构：

data = {'name': ['Jack', 'Tom', 'Mary', 'Rose'],
        'score': [90, 88, 95, 92]}
df = pd.DataFrame(data)
df = df.sort_values('score')
df = df.reset_index(drop=True)
print(df)

输出结果：

   name  score
0  Jack     90
1   Tom     88
2  Rose     92
3  Mary     95

在reset_index()方法中，drop=True表示丢掉原来的索引，使用新的默认整数索引。

2. 排序时保留原有索引

在sort_values()方法中，Pandas提供了一种keep参数，可以用于保留原有的索引结构。例如，当我们按score列排序时，保留原有的索引结构：

data = {'name': ['Jack', 'Tom', 'Mary', 'Rose'],
        'score': [90, 88, 95, 92]}
df = pd.DataFrame(data)
df = df.sort_values('score', keep='index')
print(df)

输出结果：

   name  score
2  Mary     95
3  Rose     92
0  Jack     90
1   Tom     88

在sort_values()方法中，keep='index'表示保留原有的索引结构。

3. 排序时指定新的索引

当我们需要按照某一列进行排序时，可以在排序之前先把该列设置为索引，然后进行排序，最后再重置索引。例如，当我们希望按照score列排序时，仍然保留原来的索引结构，可以按照以下步骤进行操作：

data = {'name': ['Jack', 'Tom', 'Mary', 'Rose'],
        'score': [90, 88, 95, 92]}
df = pd.DataFrame(data)
df = df.set_index(['name'])
df = df.sort_values('score')
df = df.reset_index()
print(df)

输出结果：

   name  score
0  Jack     90
1   Tom     88
2  Rose     92
3  Mary     95

在这个例子中，我们首先将name列设置为索引，然后按照score列进行排序，最后重置索引。

四、总结

Pandas提供了很多种排序操作，可以按值或者按索引进行排序，但是排序操作可能会破坏原有的索引结构，进而影响后续的数据操作和分析。为了解决这个问题，可以采用三种方法：重置索引、排序时保留原有索引、排序时指定新的索引。具体选择哪种方法，要根据具体应用的需求来决定。在实际应用