Объект DataFrame не имеет атрибута sort

Question 1

У меня здесь проблема, в моем пакете python я установил numpy, но у меня все еще есть эта ошибка Объект DataFrame не имеет атрибута sort

Кто угодно может дать мне представление ..

Это мой код:

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)

Question 2

sort() был объявлен устаревшим для DataFrames в пользу:

sort_values()чтобы сортировать по колонке (ы)
sort_index()для сортировки по индексу

sort()устарел (но все еще доступен) в Pandas с выпуском 0.17 (2015-10-09) с введением sort_values()и sort_index(). Он был удален из Pandas в выпуске 0.20 (05.05.2017).

Question 3

Сортировка панд 101

sortбыл заменен в v0.20 на DataFrame.sort_valuesи DataFrame.sort_index. Помимо этого, у нас тоже есть argsort.

Вот несколько распространенных вариантов использования сортировки и способы их решения с помощью функций сортировки в текущем API. Во-первых, настройка.

# 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

Сортировать по одному столбцу

Например, для сортировки dfпо столбцу «A» используйте sort_valuesс одним именем столбца:

df.sort_values(by='A')

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

Если вам нужен свежий RangeIndex, используйте DataFrame.reset_index.

Сортировать по нескольким столбцам

Например, для сортировки как седловине «A» и «B» в df, вы можете передать список на 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

Сортировать по индексу DataFrame

df2 = df.sample(frac=1)
df2

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

Вы можете сделать это, используя 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

Вот несколько методов, сопоставимых с их производительностью:

%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)

Сортировать по списку индексов

Например,

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

Эта проблема "сортировки" на самом деле является простой проблемой индексации. Достаточно просто передать целочисленные метки в iloc.

df.iloc[idx]

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