mars.dataframe.Series.sort_values#

Series.sort_values(axis=0, ascending=True, inplace=False, kind='quicksort', na_position='last', ignore_index=False, parallel_kind='PSRS', psrs_kinds=None)#

按值排序。

按某些标准按升序或降序对系列进行排序。

Parameters

  • series (输入的序列。) –

  • axis ({0 或 'index'}, 默认 0) – 指定排序的轴。为了与 DataFrame.sort_values 兼容，接受值 ‘index’。

  • ascending (bool, default True) – 如果为 True，则按升序排序值，否则按降序排序。

  • inplace (bool, 默认值为 False) – 如果为 True，则在原地执行操作。

  • kind ({'quicksort', 'mergesort'或'heapsort'}, 默认是 'quicksort') – 排序算法的选择。有关更多信息，请参见 numpy.sort()。‘mergesort’ 是唯一稳定的算法。

  • na_position ({'first' 或 'last'}, 默认 'last') – 参数 ‘first’ 将 NaN 放在开头，‘last’ 将 NaN 放在 结尾。

  • ignore_index (bool, default False) – 如果为 True，结果轴将标记为 0, 1, …, n - 1。

Returns

按值排序的系列。

Return type

系列

示例

>>> import mars.dataframe as md
>>> raw = pd.Series([np.nan, 1, 3, 10, 5])
>>> s = md.Series(raw)
>>> s.execute()
0     NaN
1     1.0
2     3.0
3     10.0
4     5.0
dtype: float64

按升序排列值（默认行为）

>>> s.sort_values(ascending=True).execute()
1     1.0
2     3.0
4     5.0
3    10.0
0     NaN
dtype: float64

按降序排列值

>>> s.sort_values(ascending=False).execute()
3    10.0
4     5.0
2     3.0
1     1.0
0     NaN
dtype: float64

就地排序值

>>> s.sort_values(ascending=False, inplace=True)
>>> s.execute()
3    10.0
4     5.0
2     3.0
1     1.0
0     NaN
dtype: float64

排序值，将NAs放在首位