“DataFrame”对象没有属性“sort”

Question

我在这里遇到了一些问题，在我的python包中，我安装了Numpy，但是我仍然有这个错误：

“DataFrame”对象没有属性“sort”

任何人都可以给我一些想法。。

这是我的代码：

final.loc[-1] =['', 'P','Actual']
final.index = final.index + 1  # shifting index
final = final.sort()
final.columns=[final.columns,final.iloc[0]]
final = final.iloc[1:].reset_index(drop=True)
final.columns.names = (None, None)

Answer 1

在v0.20中，排序已被DataFrame.sort_values和DataFrame.sort_index。除此之外，我们还可以使用argate。

下面是排序中的一些常见用例，以及如何使用当前API中的排序函数来解决这些问题。首先是设置。

# Setup
np.random.seed(0)
df = pd.DataFrame({'A': list('accab'), 'B': np.random.choice(10, 5)})    
df                                                                                                                                        
   A  B
0  a  7
1  c  9
2  c  3
3  a  5
4  b  2

例如，要按列“A”对df进行排序，请使用带有单个列名称的sort_值：

df.sort_values(by='A')

   A  B
0  a  7
3  a  5
4  b  2
1  c  9
2  c  3

如果需要新的范围索引，请使用DataFrame.reset\u index。

例如，要按df中的"A"和"B"进行排序，可以将列表传递给sort_values：

df.sort_values(by=['A', 'B'])

   A  B
3  a  5
0  a  7
4  b  2
2  c  3
1  c  9

df2 = df.sample(frac=1)
df2

   A  B
1  c  9
0  a  7
2  c  3
3  a  5
4  b  2

您可以使用排序索引执行此操作：

df2.sort_index()

   A  B
0  a  7
1  c  9
2  c  3
3  a  5
4  b  2

df.equals(df2)                                                                                                                            
# False
df.equals(df2.sort_index())                                                                                                               
# True

以下是一些具有可比性的方法及其性能：

%timeit df2.sort_index()                                                                                                                  
%timeit df2.iloc[df2.index.argsort()]                                                                                                     
%timeit df2.reindex(np.sort(df2.index))                                                                                                   

605 µs ± 13.6 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1000 loops each)
610 µs ± 24.2 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1000 loops each)
581 µs ± 7.63 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1000 loops each)

例如

idx = df2.index.argsort()
idx
# array([0, 7, 2, 3, 9, 4, 5, 6, 8, 1])

这个“排序”问题实际上是一个简单的索引问题。只需将整数标签传递给iloc即可。

df.iloc[idx]

   A  B
1  c  9
0  a  7
2  c  3
3  a  5
4  b  2

Answer 2

数据帧的sort（）已被弃用，取而代之的是：

• sort_values（）按列排序
• sort\u index（）按索引排序

由于引入了sort\u value（）和sort\u index（）。在0.20版（2017-05-05）中从熊猫身上移除。