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data_1=data.sort_index(ascending=False,ignore_index=True) 1. 其结果如下: 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...
【DataFrame】sort_values排序 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axis=0,那么by="列名"...
df.sort_values(by=None,ascending=True/False,ascending_order=None) 其中,by参数表示需要排序的列,ascending参数表示排序的方向(升序/降序),ascending_order参数表示排序的顺序,可以是 None(默认值,表示不进行排序)。 举个例子,假设我们有一个包含学生成绩的DataFrame,我们想要按照成绩从高到低进行排序,可以使用sort_...
数据类型不匹配:sort_values函数默认按照列的字典序进行排序,如果数据类型不匹配,可能会导致排序结果不正确。解决方案是在排序之前确保数据类型一致,可以使用astype方法进行类型转换。 排序方向错误:sort_values函数默认按照升序进行排序,如果需要降序排序,需要指定ascending参数为False。例如,df.sort_values(by='column_na...
dataframe sort_values选项 是Pandas库中的一个方法,用于对DataFrame对象中的数据进行排序。该方法可以接受一个或多个列名作为排序的依据,并且还可以选择按升序或降序进行排序。 常用的sort_values选项包括: by:指定用于排序的列名或列名列表。可以通过指定多个列名来进行多级排序。例如,df.sort_values(by=['column1',...
inplace参数在sort_values()函数中用于控制排序结果是否直接修改原始数据框。 当inplace=True时,排序结果会直接修改原始数据框; 当inplace=False(默认值)时,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。 举个例子: (一)创建数据 import pandas as pd ...
sort_values方法中有一个参数ascending(升序),默认为True 如果不显式指定该参数,通过by这个参数指定排序指标,就表示按该指标的升序进行排序。 由于返回结果就是一个DataFrame对象,所以两句代码可以按照如下方式合并。 importpandasaspdimportnumpyasnp#df = pd.read_csv("Salaries.csv")#df_sorted = df.sort_values...
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。