여기에 몇 가지 문제가 있습니다. 파이썬 패키지에서 numpy를 설치했지만 여전히이 오류 가 있습니다 .'DataFrame '객체에'sort '속성이 없습니다.

누구나 나에게 아이디어를 줄 수 있습니다 ..

이것은 내 코드입니다.

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)

sort() 다음 중 하나를 위해 DataFrames에서 더 이상 사용되지 않습니다.

• sort_values()열 을 기준으로 정렬
• sort_index()색인 으로 정렬

sort()버전 0.17 (2015-10-09)과 함께 Pandas에서 sort_values()및 sort_index(). 릴리스 0.20 (2017-05-05)으로 Pandas에서 제거되었습니다.

판다 분류 101

sortv0.20에서 DataFrame.sort_values및 로 대체되었습니다 DataFrame.sort_index. 이 외에도 argsort.

다음은 정렬의 몇 가지 일반적인 사용 사례와 현재 API에서 정렬 기능을 사용하여 해결하는 방법입니다. 먼저 설정입니다.

# 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

단일 열로 정렬

예를 들어 df"A"열 을 기준으로 정렬하려면 sort_values단일 열 이름과 함께 사용합니다 .

df.sort_values(by='A')

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

새로운 RangeIndex가 필요한 경우 DataFrame.reset_index.

여러 열로 정렬

예를 들어, 기준으로 정렬 할 수 모두 에서 COL "A"와 "B" df당신이 목록을 전달할 수 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

DataFrame 인덱스로 정렬

df2 = df.sample(frac=1)
df2

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

다음을 사용하여이 작업을 수행 할 수 있습니다 sort_index.

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

성능과 비교 가능한 몇 가지 방법은 다음과 같습니다.

%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)

지수 목록으로 정렬

예를 들면

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

이 "정렬"문제는 실제로 간단한 색인 문제입니다. 정수 레이블을 전달하면 iloc됩니다.

df.iloc[idx]

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