DataFrame.sort_values(by, axis=0, ascending=True, inplace=False, kind='quicksort', na_position='last') axis:{0 or ‘index’, 1 or ‘columns’}, default 0,默认按照列排序,即纵向排序;如果为1,则是横向排序。 by:str or list of str;如果
Enum的values()方法 在创建枚举类时,编译器会默认给你继承Enum类。然而Enum类并没有values方法。 通过反射可以了解到values是由编译器添加的 如果自定义的enum类向上转型为Enum类,可以调用enum.class.getEnumConstans();来获取所有的枚举实例 ...pandas | DataFrame中的排序与汇总方法 本文始发于个人公众号:...
先将data按其索引的逆序排序重新进行排列,逆序排列后的索引顺序为:C2->B1->A2->A1,并抛弃原有的索引(因为设置了ignore_index参数)即可得到上述结果。 1.2 sort_values用法 同样,sort_values可以将DataFrame按指定值的大小顺序重新排列,其用法如下: data_2=data.sort_values(by='col_2',ascending=False,na_posit...
然后将DataFrame中的相应字段用astype强制转化为这一种新建立的CategoricalDtype。 注意:这个方法一定要让orderLIst的字段与目标表格的values相对应,不然不在orderList里的values会被astype变成nan import pandas as pd from pandas.api.types import CategoricalDtype def genOrder(df,orderList,colName): ''' 按自定...
Series当中的排序方法有两个,一个是sort_index,顾名思义根据Series中的索引对这些值进行排序。另一个是sort_values,根据Series中的值来排序。这两个方法都会返回一个新的Series: 索引排序 对于DataFrame来说也是一样,同样有根据值排序以及根据索引排序这两个功能。但是由于DataFrame是一个二维的数据,所以在使用上会有...
对于给定的DataFrame df，df1 = df.sort_values 会创建一个新的DataFrame df1，其中数据按age列升序排列，而原DataFrame df不变。df.sort_values 会直接在原DataFrame df上按age列升序排序，不返回新的DataFrame。df.sort_values 会返回一个新的DataFrame，其中数据按score列降序排列。重点内容： by参数...
df_data_order1 = df.sort_values(by=['C','B'],ascending=[False,True]) print('data after sort_values:') print(df_data_order1) 可以看出C列按照降序进行排列,在C列相同的情况下,B列按照升序排列。 #按照数据进行排序,首先按照C列进行降序排序,在C列相同的情况下,按照B列进行升序排序。 df_data...
一、sort_values()函数用途 pandas中的sort_values()函数原理类似于SQL中的order by,可以将数据集依照某个字段中的数据进行排序,该函数即可根据指定列数据也可根据指定行的数据排序。 二、sort_values()函数的具体参数 用法: DataFrame.sort_values(by=‘##’,axis=0,ascending=True,...pandas...
pandas 的 dataframe 数据对象有两种的排序方式,一种是根据索引标签(index label)排序,另一种是按照指定某一列的值(value)排序,它们分别对应sort_index函数和sort_values函数。 1按索引标签排序 1.1按行索引标签排序 1.2按列索引标签排序 2按值排序 3排序算法 ...
df.sort_values(by=['name', 'score'], ascending=False) 这样就可以得到一个新的DataFrame,其中学生的姓名和成绩都按照从高到低的顺序排列。 sort_values方法的灵活性还表现在它可以基于列名的通配符进行排序。比如,我们可以这样对一个包含多个学生的DataFrame进行排序: ...