Python 如何根据值对dataframe中的行的列进行排序？

我有一个数据帧：

我想在

2015/11/30

上对值进行排序。 我希望排序后的数据帧如下所示：

---

如何做到这一点？

经过许多评论和问题，您似乎想打电话：

可以使用索引值为列编制索引：

In [32]:
df[df.iloc[-1].sort_values(ascending=False).index]

Out[32]:
          3         4         0         1         2
0  0.554305  1.386065  0.489902 -0.283736  0.145133
1  1.421608 -1.123981 -0.019177  0.166250 -0.610949
2  0.558777 -0.021781 -0.613483 -0.629143 -0.877431

---

您可以在下面对rowike列进行排序

df
Out[98]: 
               open    high      low
date                                
2015/11/26  9861.48  8484.9  4656.74
2015/11/27  9841.48  8384.9  4256.74

df.loc['2015/11/26'].order(ascending=False)
Out[99]: 
open    9861.48
high    8484.90
low     4656.74
Name: 2015/11/26, dtype: float64

df.loc['2015/11/26'].order(ascending=True)
Out[100]: 
low     4656.74
high    8484.90
open    9861.48
Name: 2015/11/26, dtype: float64

---

对不起，你什么意思？您的意思是按索引升序还是降序排序？是索引为ts的数据帧？升序。谢谢。这是一个相当糟糕的问题，快速搜索会显示，请检查第一个如果你自己阅读了这个问题，考虑到没有输入数据，没有创建df的代码，没有解释所需的输出应该是什么，并且一个语句不能工作，你能理解这个问题吗？然后请阅读并发布必要的数据，以帮助他人帮助您

df
Out[98]: 
               open    high      low
date                                
2015/11/26  9861.48  8484.9  4656.74
2015/11/27  9841.48  8384.9  4256.74

df.loc['2015/11/26'].order(ascending=False)
Out[99]: 
open    9861.48
high    8484.90
low     4656.74
Name: 2015/11/26, dtype: float64

df.loc['2015/11/26'].order(ascending=True)
Out[100]: 
low     4656.74
high    8484.90
open    9861.48
Name: 2015/11/26, dtype: float64