np.argsort 如何在 pandas DataFrame 中工作？

Question

我有以下名为 index 的 pandas DataFrame：

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，我会得到这样的信息：

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

有人可以向我解释一下数字：2,4,3,1,0 的来源吗？我知道它们的索引范围从 0 到 4，但我找不到它们的顺序中的任何逻辑。

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，它对系列或数据帧索引的分配是错误的。

• 2 指的是 2 位置中的项目（第 3 位）是最小值
  • 这是1.0
• 4 指的是 4 位置中的项目（第 5 位）是下一个
  • 还有1.0
• 3（第四位）是2.0
• 1（第二名）是3.0
• 0（第 1 位）是 521.0 和最大值

---

分配给数组并作为切片使用更合适

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，一些奇怪的排序正在进行。中的示例 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。去图吧。