Ordenar una serie Pandas en Python

La serie es una array etiquetada unidimensional capaz de contener datos del tipo entero, string, flotante, objetos python, etc. Las etiquetas de los ejes se denominan colectivamente índice. 

Ahora, veamos un programa para ordenar una Serie de Pandas.

Para ordenar una serie de pandas se usa el método Series.sort_values() .

Sintaxis: Series.sort_values(axis=0, ascendente=True, inplace=False, kind=’quicksort’, na_position=’last’)Ordenados

Devoluciones: Serie ordenada

Ejemplos 1: ordenar una serie numérica en orden ascendente.

# importing pandas as pd
import pandas as pd
 
# define a numeric series
s = pd.Series([100, 200, 54.67,
               300.12, 400])
 
# print the unsorted series
s

Salida :

Ahora usaremos el método Series.sort_values() para ordenar una serie numérica en orden ascendente.

# sorting series s with
# s.sort_value() method in
# ascending order
sorted_series = s.sort_values(ascending
                              = True)
# print the sorted series
sorted_series

Producción:

De la salida, podemos ver que la serie numérica está ordenada en orden ascendente.

Ejemplo 2:  ordenar una serie numérica en orden descendente.

# importing pandas as pd
import pandas as pd
 
# define a numeric series
s = pd.Series([100, 200, 54.67,
               300.12, 400])
 
# print the unsorted series
s

Producción:

Ahora usaremos el método Series.sort_values() para ordenar una serie numérica en orden descendente.

# sorting the series s with
# s.sort_values() method
# in descending order
sorted_series = s.sort_values(ascending
                              = False)
# printing the sorted series
sorted_series

Producción:

A partir de la salida, podemos ver que la serie numérica está ordenada en orden descendente.

Ejemplo 3: ordenar una serie de strings.

# importing pandas as pd
import pandas as pd
 
#d efine a string series s
s = pd.Series(["OS","DBMS","DAA",
               "TOC","ML"])
 
# print the unsorted series
s

Producción:

Ahora usaremos el método Series.sort_values() para ordenar una serie de strings.

# sorting the series s with
# s.sort_values() method
# in ascending order
sorted_series = s.sort_values(ascending
                              = True)
# printing the sorted series
sorted_series

Producción:

A partir de la salida, podemos ver que la serie de strings está ordenada en orden lexicográfico ascendente.

Ejemplo 4: Ordenar valores en su lugar.

# importing numpy as np
import numpy as np
 
# importing pandas as pd
import pandas as pd
 
# define a numeric series
# s with a NaN
s = pd.Series([np.nan, 1, 3,
               10, 5])
 
# print the unsorted series
s

Salida :

Ahora usaremos el método Series.sort_values() para ordenar los valores en su lugar

# sorting the series s with
# s.sort_values() method in
# descending order and inplace
s.sort_values(ascending  = False,
                              inplace = True)
 
# printing the sorted series
s

Producción:

El resultado muestra que la clasificación in situ en Pandas Series.

Ejemplo 5: Ordenar valores en la serie poniendo NaN primero.

# importing numpy as np
import numpy as np
 
# importing pandas as pd
import pandas as pd
  
# define a numeric series
# s with a NaN
s = pd.Series([np.nan, 1, 3,
               10, 5])
 
# print the unsorted series
s

Producción: 

Ahora usaremos el método Series.sort_values() para ordenar los valores en la serie poniendo NaN primero.

# sorting the series s with
# s.sort_values() method in
# ascending order with na
# position at first
sorted_series = s.sort_values(na_position =
                              'first')
 
# printing the sorted series
sorted_series

Producción:

El resultado muestra que el valor NaN (no un número) ocupa el primer lugar en la serie ordenada.