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本问主要写根据索引或者值对series和dataframe进行排序的实例讲解
代码：
#coding=utf-8 import pandas as pd import numpy as np #以下实现排序功能。 series=pd.Series([3,4,1,6],index=['b','a','d','c']) frame=pd.DataFrame([[2,4,1,5],[3,1,4,5],[5,1,4,2]],columns=['b','a','d','c'],index=['one','two','three']) print frame print series print 'series通过索引进行排序：' print series.sort_index() print 'series通过值进行排序:' print series.sort_values() print 'dataframe根据行索引进行降序排序（排序时默认升序，调节ascending参数）：' print frame.sort_index(ascending=False) print 'dataframe根据列索引进行排序：' print frame.sort_index(axis=1) print 'dataframe根据值进行排序：' print frame.sort_values(by='a') print '通过多个索引进行排序：' print frame.sort_values(by=['a','c'])
实验结果：
b a d c one 2 4 1 5 two 3 1 4 5 three 5 1 4 2 b 3 a 4 d 1 c 6 dtype: int64
series通过索引进行排序：
a 4 b 3 c 6 d 1 dtype: int64
series通过值进行排序:
d 1 b 3 a 4 c 6 dtype: int64
dataframe根据行索引进行降序排序（排序时默认升序，调节ascending参数）：
b a d c two 3 1 4 5 three 5 1 4 2 one 2 4 1 5
dataframe根据列索引进行排序：
a b c d one 4 2 5 1 two 1 3 5 4 three 1 5 2 4
dataframe根据值进行排序：
b a d c two 3 1 4 5 three 5 1 4 2 one 2 4 1 5
通过两个索引进行排序：
b a d c three 5 1 4 2 two 3 1 4 5 one 2 4 1 5 [Finished in 1.0s]
以上这篇pandas 对series和dataframe进行排序的实例就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持。
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P70系列延期，华为新旗舰将在下月发布
3月20日消息，近期博主@数码闲聊站 透露，原定三月份发布的华为新旗舰P70系列延期发布，预计4月份上市。
而博主@定焦数码 爆料，华为的P70系列在定位上已经超过了Mate60，成为了重要的旗舰系列之一。它肩负着重返影像领域顶尖的使命。那么这次P70会带来哪些令人惊艳的创新呢？
根据目前爆料的消息来看，华为P70系列将推出三个版本，其中P70和P70 Pro采用了三角形的摄像头模组设计，而P70 Art则采用了与上一代P60 Art相似的不规则形状设计。这样的外观是否好看见仁见智，但辨识度绝对拉满。