Series.sort()和Series.order()之间有什么区别？

Question

s = pd.Series( nr.randint( 0, 10, 5 ), index=nr.randint(0, 10, 5 ) )
s

产量

1    3
7    6
2    0
9    7
1    6

order() 按值排序并返回一个新系列

s.order()

产量

2    0
1    3
7    6
1    6
9    7

它看起来sort也按价值排序,但到位:

s.sort()
s

产量

2    0
1    3
7    6
1    6
9    7

这是两种方法的唯一区别吗？

Answer 1

你的问题:这是(Series.sort就地vs Series.orderreturn-new-obj)两种方法之间的唯一区别吗？

大熊猫之前0.17.0最终版本(即2015-10-09之前)

简答:是的.它们在功能上是等价的.

更长的答案:

pandas.Series.sort():更改对象本身(就地排序),但不返回任何内容.

按值对值和索引标签进行排序.默认情况下,这是一个就地排序.Series.order相当于但返回一个新系列.

所以

>>> s = pd.Series([3,4,0,3]).sort()
>>> s

没有输出.有关详细信息,请参阅此处的答案.

pandas.Series.order():剂量不会更改对象,而是返回一个新的已排序对象.

按值排序Series对象,维护索引值链接.这将默认返回一个新系列.Series.sort是等价的,但作为一种原位方法.

大熊猫0.17.0最终发布后(即2015-10-09之后)

排序的API 改变了,事情变得更清洁,更愉快.

由排序值,都Series.sort()和Series.order()被弃用,在更换新的Series.sort_values()API,它返回一个有序系列的对象.

总结变化(摘自pandas 0.17.0 doc):

To sort by the values (A * marks items that will show a FutureWarning):

        Previous              |         Replacement
------------------------------|-----------------------------------
* Series.order()              |  Series.sort_values()
* Series.sort()               |  Series.sort_values(inplace=True)
* DataFrame.sort(columns=...) |  DataFrame.sort_values(by=...) 

Answer 2

查看 pandas 源代码（并跳过文档字符串）

def sort(self, axis=0, ascending=True, kind='quicksort', na_position='last', inplace=True):
        return self.order(ascending=ascending,
                          kind=kind,
                          na_position=na_position,
                          inplace=inplace)

将其与声明行进行比较（我使用的是 0.14.1）

def order(self, na_last=None, ascending=True, kind='quicksort', na_position='last', inplace=False)

您可以看到，由于 sort 调用了 order 函数，因此除了默认参数之外，两者在所有意图和目的上都是相同的。

正如问题中所指出的，inplace排序inplace = True和顺序参数的默认值inplace = False是不同的，但行为上没有其他差异。

另一个唯一的区别是 order 有一个附加的（但已弃用的）参数，na_last您不能将其与 sort 一起使用（并且无论如何也不应该使用）。