python如何给每列都排序
用户关注问题
如何对Python数据表的每一列分别排序？
我有一个包含多列的数据表，想要对每一列独立进行排序，该怎么办？
在Python中对每列数据独立排序的方法
可以使用pandas库对DataFrame的每一列调用sort_values或者使用apply函数配合排序，示例如下：
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({
'A': [3, 1, 2],
'B': [9, 7, 8]
})
sorted_df = df.apply(lambda x: x.sort_values().values)
print(sorted_df)
这样每列的数据都会被排序，但行索引会被重置为排序后的顺序。
Python中怎样实现对二维数组每列排序？
如果我有一个二维列表或数组，如何在Python中对每列进行排序？
使用NumPy对二维数组每列排序的方法
利用NumPy库可以轻松实现二维数组按列排序，可以使用np.sort函数并指定axis参数，示例如下：
import numpy as np
arr = np.array([[3, 9], [1, 7], [2, 8]])
sorted_arr = np.sort(arr, axis=0)
print(sorted_arr)
这里，axis=0表示沿着每一列进行排序，结果即是每列递增排序。
使用pandas如何保证每列排序后的索引对应关系？
在给pandas的每列单独排序时，如何保持索引的连贯性或者重置索引？
处理pandas每列排序后索引的方法
单独给每列排序后，行索引可能会变得不连续或混乱。你可以通过reset_index()函数来重置索引，例如：
sorted_df = df.apply(lambda x: x.sort_values().reset_index(drop=True))
这样会使每列排序结果的索引变成0,1,2,...，保证索引整齐一致。