ฉันประสบปัญหาที่นี่ในแพ็คเกจ python ของฉันฉันติดตั้ง numpy แล้ว แต่ฉันยังคงมีข้อผิดพลาดนี้ วัตถุ 'DataFrame' ไม่มีแอตทริบิวต์ 'sort'

ใครก็ได้ช่วยคิดหน่อย ..

นี่คือรหัสของฉัน:

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() ไม่ได้รับการสนับสนุนสำหรับ DataFrames โดยใช้:

• sort_values()เพื่อจัดเรียงตามคอลัมน์
• sort_index()เพื่อจัดเรียงตามดัชนี

sort()ถูกเลิกใช้ ( แต่ยังคงมี) ในนุ่นกับการเปิดตัว 0.17 (2015/10/09) ด้วยการเปิดตัวและsort_values() sort_index()ถูกนำออกจาก Pandas ด้วยรุ่น 0.20 (2017-05-05)

การเรียงลำดับแพนด้า 101

sortถูกแทนที่ใน v0.20 โดยDataFrame.sort_valuesและDataFrame.sort_index. argsortนอกเหนือจากนี้เรายังมี

ต่อไปนี้เป็นกรณีการใช้งานทั่วไปในการจัดเรียงและวิธีแก้ปัญหาโดยใช้ฟังก์ชันการจัดเรียงใน API ปัจจุบัน ขั้นแรกการตั้งค่า

# 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

จัดเรียงตามคอลัมน์เดียว

ตัวอย่างเช่นหากต้องการจัดเรียงdfตามคอลัมน์ "A" ให้ใช้sort_valuesชื่อคอลัมน์เดียว:

df.sort_values(by='A')

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

หากคุณต้องการความสด RangeIndex DataFrame.reset_indexใช้

จัดเรียงตามหลายคอลัมน์

ตัวอย่างเช่นหากต้องการจัดเรียงตามทั้ง col "A" และ "B" ในdfคุณสามารถส่งรายการไปที่sort_values:

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

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

เรียงตามดัชนี DataFrame

df2 = df.sample(frac=1)
df2

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

คุณสามารถทำได้โดยใช้sort_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

นี่คือวิธีการเปรียบเทียบกับประสิทธิภาพ:

%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)

เรียงตามรายการดัชนี

ตัวอย่างเช่น,

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

ปัญหา "การเรียงลำดับ" นี้เป็นปัญหาในการจัดทำดัชนีอย่างง่าย เพียงแค่ส่งป้ายจำนวนเต็มไปilocก็จะทำ

df.iloc[idx]

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