当出现平局时，熊猫如何决定排序顺序？

熊猫0.12.0

例如，在下面的 DataFrame 中，为什么它会混淆索引？看一下 4，索引从 1,15,6,7 开始。 pandas 用于决定如何排序的推理是什么，我怀疑索引会保持顺序以获得相等的值。

mydf=pd.DataFrame(np.random.randint(1, 6, 20),columns=["stars"])
mydf.sort(['stars'], ascending=False)


     stars
19   5
14   5
1    4
15   4
6    4
7    4
4    3
12   3
18   3
8    2
2    2
9    2
10   2
11   2
13   2
16   2
5    1
3    1
17   1
0    1

事实上，如果你仔细研究一下pandas DataFrame 源代码，你会看到sort()只是一个包装排序索引()具有不同的参数，并且，正如@Jeff 所说这个问题, 排序索引()是首选使用方法。

sort_index() 方法使用numpy.argsort()默认情况下kind=quicksort，如果您仅按一列排序。和快速排序() is not stable，这就是你的索引看起来混乱的原因。

但你可以通过kindsort_index() 的参数（其中之一'mergesort', 'quicksort', 'heapsort'），所以你可以使用稳定排序（'mergesort'）为您的任务：

>>> mydf.sort_index(by=['stars'], ascending=False, kind='mergesort')
    stars
17      5
11      5
6       5
1       5
19      4
18      4
15      4
14      4
7       4
5       4
2       4
10      3
8       3
4       3
16      2
12      2
9       2
3       2
13      1
0       1

如果有不止一列，sort_index() 也使用归并排序（或计数排序）by参数，很有趣，例如，你可以这样做：

>>> mydf.sort_index(by=['stars', 'stars'], ascending=False)
    stars
1       5
6       5
11      5
17      5
2       4
5       4
7       4
14      4
15      4
18      4
19      4
4       3
8       3
10      3
3       2
9       2
12      2
16      2
0       1
13      1

现在排序稳定了，但索引按升序排序