np.argsort如何在pandas数据框中工作

Question

我的pandas数据框名为“index”，如

tz
                       521.0
Africa/Cairo             3.0
Africa/Casablanca        1.0   
Africa/Ceuta             2.0
Africa/Johannesburg      1.0
dtype: float64 

当我申请index.argsort()时，我会得到类似这样的内容

tz
                       2
Africa/Cairo           4
Africa/Casablanca      3
Africa/Ceuta           1
Africa/Johannesburg    0
dtype: int64

有人可以解释数字“2,4,3,1,0”是怎么来的吗？我知道有从0到4的索引范围，但我想不出有顺序的逻辑。

Answer 1

argsort返回要排序的值的索引位置。请记住，这是一个numpy函数，它对系列或数据框索引的赋值是错误的。

• 2指的是2位置（第3位）中的项目是最小值
  • 这是1.0
• 4指的是下一个4位置（第5个）中的项目
  • 还1.0
• 3（第4位）是2.0
• 1（第二位）是3.0
• 0（第一个位置）是521.0，最大

分配给数组并用作切片

更合适

a = s.values.argsort()
s.iloc[a]

tz
Africa/Casablanca        1.0
Africa/Johannesburg      1.0
Africa/Ceuta             2.0
Africa/Cairo             3.0
                       521.0
Name: value, dtype: float64

Answer 2

是的，正在进行一些奇怪的排序。中的例子 the argsort docs：

x = np.array([3, 1, 2])
np.argsort(x)

给出排序顺序：

array([1, 2, 0])

人们会认为最终的顺序是 2,3,1。但是 x[np.argsort(x)] 给出了 1,2,3。去图。