重新分配时按升序对熊猫系列中的值进行排序不起作用答案

【问题标题】：Sorting values in a pandas series in ascending order not working when re-assigned重新分配时按升序对熊猫系列中的值进行排序不起作用
【发布时间】：2020-08-31 06:29:28
【问题描述】：

我正在尝试按升序对 Pandas 系列进行排序。

Top15['HighRenew'].sort_values(ascending=True)

给我：

Country
China                       1
Russian Federation          1
Canada                      1
Germany                     1
Italy                       1
Spain                       1
Brazil                      1
South Korea           2.27935
Iran                  5.70772
Japan                 10.2328
United Kingdom        10.6005
United States          11.571
Australia             11.8108
India                 14.9691
France                17.0203
Name: HighRenew, dtype: object

这些值按升序排列。

但是，当我随后在 数据框的上下文中修改系列时：

Top15['HighRenew'] = Top15['HighRenew'].sort_values(ascending=True)
Top15['HighRenew']

给我：

Country
China                       1
United States          11.571
Japan                 10.2328
United Kingdom        10.6005
Russian Federation          1
Canada                      1
Germany                     1
India                 14.9691
France                17.0203
South Korea           2.27935
Italy                       1
Spain                       1
Iran                  5.70772
Australia             11.8108
Brazil                      1
Name: HighRenew, dtype: object

为什么这给了我与上面不同的输出？

如果有任何建议，将不胜感激？

【问题讨论】：

在 sort_values 时尝试 Top15['HighRenew'] = Top15['HighRenew'].sort_values(ascending=True).to_numpy() 或 Top15['HighRenew'] = Top15['HighRenew'].sort_values(ascending=True).reset_index(drop=True)，索引不会改变，因此它会根据索引对齐
@anky 谢谢你的作品！！
@anky 我认为这是一个很好的添加答案
@Datanovice 同意！！
@Datanovice 谢谢，我在评论后正在寻找一个骗子，以为可能有人问过这个问题，但是 OP 已经回答了它:)

标签： python pandas dataframe sorting series

【解决方案1】：

Top15['HighRenew'] = Top15['HighRenew'].sort_values(ascending=True).to_numpy()

或

Top15['HighRenew'] = Top15['HighRenew'].sort_values(ascending=True).reset_index(drop=True)

当您 sort_values 时，索引不会改变，因此它会根据索引对齐！

感谢 anky 为我提供了这个出色的解决方案！

【讨论】：