pyspark.pandas.DataFrame.sort_index¶
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DataFrame。sort_index( 軸:聯盟(int,str]=0,水平:聯盟(int, int[]列表,沒有)=沒有一個,提升:bool=真正的,原地:bool=假,類:str=沒有一個,na_position:str=“最後一次”,ignore_index:bool=假 )→可選(pyspark.pandas.frame.DataFrame] ¶ -
類對象的標簽(沿著一個軸)
- 參數
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- 軸 指數,直接列排序。目前,隻有支持軸= 0。
- 水平 int或級別名稱或整數列表或列表的名稱
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如果不是沒有在指定索引值水平(s)
- 提升 布爾,默認的真
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升序和降序排序
- 原地 bool,默認的錯誤
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如果這是真的,就地執行操作
- 類 str,默認沒有
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pandas-on-Spark不允許指定排序算法,默認沒有
- na_position {“第一”,“去年”},違約的最後的
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第一次將nan一開始,最後將nan。不是MultiIndex實現。
- ignore_index bool,默認的錯誤
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如果情況屬實,由此產生的軸將被標記為0,1,…,n - 1。
- 返回
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- sorted_obj DataFrame
例子
> > >df=ps。DataFrame({“一個”:(2,1,np。南)},指數=(“b”,“一個”,np。南])
> > >df。sort_index()一個1.0b 2.0沒有一個南
> > >df。sort_index(提升=假)一個b 2.01.0沒有一個南
> > >df。sort_index(na_position=“第一”)一個沒有一個南1.0b 2.0
> > >df。sort_index(ignore_index=真正的)一個0 1.01 2.02南
> > >df。sort_index(原地=真正的)> > >df一個1.0b 2.0沒有一個南
> > >df=ps。DataFrame({“一個”:範圍(4),“B”:範圍(4)[::- - - - - -1)},…指數=[[“b”,“b”,“一個”,“一個”),(1,0,1,0]],…列=(“一個”,“B”])
> > >df。sort_index()一個B一個0 3 01 2 1b 0 1 21 0 3
> > >df。sort_index(水平=1)一個Bb 0 1 2一個0 3 0b 1 0 31 2 1
> > >df。sort_index(水平=(1,0])一個B一個0 3 0b 0 1 21 2 1b 1 0 3
> > >df。sort_index(ignore_index=真正的)一個B0 3 01 2 12 1 23 0 3