使用sort函数对DataFrame进行排序,并将DataFrame的名称作为参数传递。语法DataFrame %>% select(sort(names(DataFrame)))显示排序后的数据框 例子#Sort DataFrame by column name in R # Creating a dataset. z <- c(1,6,5,5,6) x <- c(6,2,3,7,4) y <- c(2,4,4,0,3) a <- c(4,2,3,...
column='age' 1. 3. 使用sort_values()方法进行排序 sort_values()方法是pandas库中用于排序的方法。我们可以使用该方法对DataFrame进行排序。下面是使用sort_values()方法进行排序的代码: sorted_df=df.sort_values(by=column) 1. 4. 按照倒序排序 默认情况下,sort_values()方法是按照升序排序的。如果我们想按...
百度试题 结果1 题目DataFrame. sort ___ values(by='column')的默认排 序方式是什么? A 升序 B 数值大小 C 降序 D 随机 相关知识点: 试题来源: 解析 A 反馈 收藏
在pandas库中,要对DataFrame按照某一列进行排序,可以使用sort_values()方法,并传递需要排序的列名作为参数。例如:sorted_dataframe = dataframe.sort_values('column_name') 这将按照列column_name的值对DataFrame中的行进行排序,返回一个新的排序后的DataFrame。 其他选项的解释: B. dataframe.sort_by('column_...
方法三:使用sort_values方法 # inplace: 原地修改 # ascending:升序 df.sort_values(by="column_name" , inplace=True, ascending=True) # 按多列排序 df.sort_values(["column_name1", "column_name2"] , inplace=True, ascending=True) 以上就是python中DataFrame按列排序的三种方法,希望能对你有所帮...
# 首先按照column列名排序 df_sort_axis1 = df.sort_index(axis=1) print('data after sort_index(axis = 1):') print(df_sort_axis1) 按照列名进行排序,从小到大。 #axis表示按照行或者列,asceding表=True升序,False为降序,by表示排序的列名。 df_sort_axis1_descend = df.sort_index(axis=1,ascen...
对pandas中的Series和Dataframe进行排序,主要使用sort_values()和sort_index()。 DataFrame.sort_values(by, axis=0, ascending=True, inplace=False, kind=‘quicksort’, na_position=‘last’) by:列名,按照某列排序 axis:按照index排序还是按照column排序 ...
df = pd.DataFrame({'column_name': ['b', 'a', 'c']}) 对DataFrame按字符串列升序排序: 使用pandas的sort_values()函数可以对DataFrame按指定列进行排序。在这里,我们可以使用参数by指定要排序的列名,ascending参数设置为True表示升序排序。 代码语言:txt 复制 df_sorted = df.sort_values(by='column_na...
data.sort_values(by=['newcity'], inplace=True) data.drop('newcity', inplace=True, axis=1) print(data) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 上面的例子中,我们想对city列先按’_'进行分割,分割完毕后取第二个字段进行排序。我们可以先添加一列对整个dataframe进行排序,排序完毕以后再将该列删除...
print(df.head(2)) # 查看 DataFrame 的基本信息 print(df.info()) # 获取描述统计信息 print(df.describe()) # 按年龄排序 df_sorted=df.sort_values(by='Age',ascending=False) print(df_sorted) # 选择指定列 print(df[['Name','Age'