①df.sort_values(by='A', inplace=False,ascending=False) 会直接出排序结果,因为是排序结果会返回一个新的数据框,而原始数据框不会发生改变。 ②df.sort_values(by='B', inplace=True,ascending=False) 并不会直接出排序结果,需要打印输出一下df,才能看到排序结果。
函数df.sort_values(by= , axis= , ascending= , inplace=),也需要特别注意这几个参数,只是多了一个by操作,需要我们指明是按照哪一行或哪一列,进行排序的。 注意:axis=0表示对行操作,axis=1表示对列进行操作;ascending=True表示升序,ascending=False表示降序;inplace=True表示对原始DataFrame本身操作,因此不需要...
DataFrame.sort_values(by,axis=0,ascending=True,inplace=False,kind="quicksort",na_position="last",ignore_index=False) """ by:要排序的名称列表 axis:轴,0表示行,1表示列 ascending:升序或者降序排列,默认是True,升序 inplace:是否直接在数据上修改,True为直接修改df,False为副本 kind:指定排序算法, na...
DataFrame中的排序分为两种,一种是对索引排序,一种是对值进行排序。 索引排序:sort_index();值排序:sort_values();值排名:rank() 对于索引排序,涉及到对行索引、列索引的排序,并且还涉及到是升序还是降序。函数df.sort_index(axis= , ascending= , inplace=),需要特别注意这三个参数。
排序：可以使用sort_values()方法对数据进行排序。例如：# 按age升序排序 df.sort_values('age')分组：可以使用groupby()方法对数据进行分组。例如：# 按name分组并计算每组的age平均值 df.groupby('name').mean()['age']聚合：可以使用agg()方法对数据进行聚合操作。例如：# 对age列进行求和、平均值和最...
当然还可以在sort_values方法中指定，inplace=True 保留排序结果在原数据中，默认是False。也可以指定按照...
3、值排序:df.sort_values() ① 对某一列进行升序排列(有实际意义) df = pd.DataFrame({"A":[3,1,5,9,7],"D":[4,1,2,5,3],"C":[3,15,9,6,12],"B":[2,4,6,10,8]},index=list("acbed"))display(df)df.sort_values(by="A",axis=0,ascending=True,inplace=True)display(df)...
df['年龄'].fillna(, inplace=True)# 让我们看看填充后的数据表：print("\n填充缺失年龄后的数据表：")print(df)# 最后，我们可以按照年龄对数据表进行降序排序 df.sort_values(by='年龄', ascending=False, inplace=True)# 现在数据表中的人按年龄从大到小排列：print("\n按年龄降序排序后的数据表："...
3 实现上述目的，我们需要使用到sort_values( )函数。具体用法如下：DataFrame.sort_values(by='##', axis=0, ascending=True, inplace=False)4 第一步：确定所依据列的先后顺序，例如，这里我们是先按照date列，再按照user_id列，那么by后面需要数据的就是：['date', 'user_id...
df.replace([98,76,99],0,inplace=True)将整个DataFrame中的数值“98,76,99”一次替换为“0”。21.2排序 既可以将某一列作为关键字段排序，也可以将几个列分别作为主、次关键字段进行排序。排序既可以按升序排序，也可以按降序排序。函数sort_values()的语法格式如下：df.sort_values(by=[“col1”,”col2...