当前位置: 首页> 游戏> 游戏 > 广州番禺网站制作_今日新闻 最新消息 大事_推广普通话手抄报内容50字_接广告赚钱的平台

广州番禺网站制作_今日新闻 最新消息 大事_推广普通话手抄报内容50字_接广告赚钱的平台

时间:2025/8/23 10:57:05来源:https://blog.csdn.net/weixin_39648905/article/details/145944618 浏览次数:1次
广州番禺网站制作_今日新闻 最新消息 大事_推广普通话手抄报内容50字_接广告赚钱的平台

Pandas2.2 Series

Computations descriptive stats

方法描述
Series.argsort([axis, kind, order, stable])用于返回 Series 中元素排序后的索引位置的方法

pandas.Series.argsort

pandas.Series.argsort 是 Pandas 库中用于返回 Series 中元素排序后的索引位置的方法。它返回一个整数类型的 Series,其中每个元素表示原 Series 中对应元素在排序后的位置。

参数说明
  • axis:{0 或 ‘index’}
    默认为 0,表示沿索引方向操作。对于 Series 来说,这个参数通常不需要设置。

  • kind:字符串,默认为 'quicksort'
    指定排序算法:

    • 'quicksort':快速排序(默认)。
    • 'mergesort':归并排序。
    • 'heapsort':堆排序。
    • 'stable':稳定排序(使用 Timsort 算法)。
  • order:字符串或字符串列表,默认为 None
    仅适用于 DataFrame 的多列排序,对 Series 无效。

  • stable:布尔值,默认为 False
    如果为 True,则使用稳定的排序算法(如归并排序或 Timsort),以确保相等元素的相对顺序不变。


示例及结果
示例 1:基本用法
import pandas as pd# 创建一个示例 Series
s = pd.Series([10, 20, 30, 40, 50])
print("原始 Series:")
print(s)# 使用 argsort 方法获取排序后的索引位置
sorted_indices = s.argsort()
print("\n排序后的索引位置 (使用 argsort):")
print(sorted_indices)

输出结果

原始 Series:
0    10
1    20
2    30
3    40
4    50
dtype: int64排序后的索引位置 (使用 argsort):
0    0
1    1
2    2
3    3
4    4
dtype: int64

在这个例子中,argsort 返回的索引位置与原 Series 的索引相同,因为原 Series 已经是有序的。


示例 2:包含重复值的 Series
# 创建一个包含重复值的 Series
s_with_duplicates = pd.Series([10, 30, 20, 30, 10])
print("原始 Series:")
print(s_with_duplicates)# 使用 argsort 方法获取排序后的索引位置
sorted_indices_duplicates = s_with_duplicates.argsort()
print("\n排序后的索引位置 (使用 argsort):")
print(sorted_indices_duplicates)# 根据排序后的索引重新排列原始 Series
sorted_s = s_with_duplicates.iloc[sorted_indices_duplicates]
print("\n根据排序后的索引重新排列的 Series:")
print(sorted_s)

输出结果

原始 Series:
0    10
1    30
2    20
3    30
4    10
dtype: int64排序后的索引位置 (使用 argsort):
0    0
1    4
2    2
3    1
4    3
dtype: int64根据排序后的索引重新排列的 Series:
0    10
4    10
2    20
1    30
3    30
dtype: int64

在这个例子中,argsort 返回了排序后的索引位置,并且可以使用这些索引来重新排列原始 Series


示例 3:指定排序算法
# 创建一个包含负数和正数的 Series
s_mixed = pd.Series([-10, 20, -30, 40, 50])
print("原始 Series:")
print(s_mixed)# 使用 argsort 方法并指定排序算法为 'mergesort'
sorted_indices_mergesort = s_mixed.argsort(kind='mergesort')
print("\n排序后的索引位置 (使用 mergesort):")
print(sorted_indices_mergesort)# 根据排序后的索引重新排列原始 Series
sorted_s_mergesort = s_mixed.iloc[sorted_indices_mergesort]
print("\n根据排序后的索引重新排列的 Series (使用 mergesort):")
print(sorted_s_mergesort)

输出结果

原始 Series:
0   -10
1    20
2   -30
3    40
4    50
dtype: int64排序后的索引位置 (使用 mergesort):
0    2
1    0
2    1
3    3
4    4
dtype: int64根据排序后的索引重新排列的 Series (使用 mergesort):
2   -30
0   -10
1    20
3    40
4    50
dtype: int64

在这个例子中,我们指定了排序算法为 mergesort,并且可以看到排序后的结果。


总结

argsort 方法返回的是 Series 中元素排序后的索引位置,可以帮助用户了解数据在排序后的相对位置。通过合理设置参数,可以实现不同排序算法的选择以及对缺失值的处理。这在需要对数据进行排序和索引映射的场景中非常有用。

关键字:广州番禺网站制作_今日新闻 最新消息 大事_推广普通话手抄报内容50字_接广告赚钱的平台

版权声明:

本网仅为发布的内容提供存储空间,不对发表、转载的内容提供任何形式的保证。凡本网注明“来源:XXX网络”的作品,均转载自其它媒体,著作权归作者所有,商业转载请联系作者获得授权,非商业转载请注明出处。

我们尊重并感谢每一位作者,均已注明文章来源和作者。如因作品内容、版权或其它问题,请及时与我们联系,联系邮箱:809451989@qq.com,投稿邮箱:809451989@qq.com

责任编辑: