按第一列 Pandas 对数据框进行排序
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Sort dataframe by first column, Pandas
提问by Carmen
I have a dataframe with one column, which I would like to sort. Typing following code gives me a sorted dataframe:
我有一个包含一列的数据框，我想对其进行排序。输入以下代码会给我一个排序的数据框：
sort = tst.sort(["Mean"], ascending = False)
Mean
SIMULATION
Sim_758 1.351917
Sim_215 1.072942
Sim_830 0.921284
Sim_295 0.870272
Sim_213 0.845990
Sim_440 0.822394
This will be part of a function, which will be applied to other dataframes. For this reason I need to sort the dataframe without mentioning the column name "mean".
这将是一个函数的一部分，该函数将应用于其他数据帧。出于这个原因，我需要在不提及列名“mean”的情况下对数据框进行排序。
Is there a way to sort a dataframe by the values of a column, only indicating the position of the column?
有没有办法按列的值对数据框进行排序，只指示列的位置？
回答by jezrael
I think you can select first column by tst.columns[0], better is use sort_valuesbecause sortreturn warning:
我认为您可以通过 选择第一列tst.columns[0]，最好使用，sort_values因为sort返回警告：
FutureWarning: sort(columns=....) is deprecated, use sort_values(by=.....)
FutureWarning: sort(columns=....) 已弃用，使用 sort_values(by=.....)
sort = tst.sort_values(tst.columns[0], ascending = False)
print (tst)
Mean
SIMULATION
Sim_213 0.845990
Sim_758 1.351917
Sim_830 0.921284
Sim_295 0.870272
Sim_215 1.072942
Sim_830 0.921284
Sim_295 0.870272
Sim_440 0.822394
print (tst.columns[0])
Mean
sort = tst.sort_values(tst.columns[0], ascending = False)
print (sort)
Mean
SIMULATION
Sim_758 1.351917
Sim_215 1.072942
Sim_830 0.921284
Sim_830 0.921284
Sim_295 0.870272
Sim_295 0.870272
Sim_213 0.845990
Sim_440 0.822394
