Pandas DataFrame을 색인별로 정렬하는 방법은 무엇입니까?

다음과 같은 DataFrame이있는 경우 :

import pandas as pd
df = pd.DataFrame([1, 1, 1, 1, 1], index=[100, 29, 234, 1, 150], columns=['A'])

인덱스와 열 값의 각 조합을 그대로 유지하면서 인덱스별로이 데이터 프레임을 정렬하려면 어떻게해야합니까?

데이터 프레임에는 sort_index기본적으로 복사본을 반환 하는 메서드가 있습니다. inplace=True제자리에서 작동하려면 통과하십시오 .

import pandas as pd
df = pd.DataFrame([1, 2, 3, 4, 5], index=[100, 29, 234, 1, 150], columns=['A'])
df.sort_index(inplace=True)
print(df.to_string())

나에게 제공 :

     A
1    4
29   2
100  1
150  5
234  3

약간 더 콤팩트 :

df = pd.DataFrame([1, 2, 3, 4, 5], index=[100, 29, 234, 1, 150], columns=['A'])
df = df.sort_index()
print(df)

노트 :

• sortsort_index이 시나리오 에서는 더 이상 사용되지 않으며로 대체되었습니다.
• inplace일반적으로 읽기 어렵고 연결을 방지하므로 사용하지 않는 것이 좋습니다 . 여기 답변의 설명을 참조하십시오 : Pandas : dropna 후 inplace 이름 바꾸기에 대한 독특한 성능 저하