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...
法一:文件读入阶段 小点dian儿:,读入文件的几行,参数:nrows=行数 法二:在DateFrame阶段设置: 小点dian儿::读入文件的指定列,参数:usecols=["列名1',"列名2",...],及前几行, 参数:nrows=行数。 小点dian儿:存入数据的时候,我们希望保留了数据在系统的行名或者不保存, 参数:index=None: 我们在读入数据的...
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。
【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"...
总的来说,sort_values是Pandas库中一个非常实用的工具,它可以帮助我们对DataFrame中的数据进行排序和筛选,使我们能够更好地理解和分析数据。通过对不同的参数进行设置,我们可以灵活地实现各种排序和筛选需求,满足我们的数据分析任务。
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: ...
函数sort_values()的语法格式如下: df.sort_values(by=[“col1”,”col2”,...,”coln”],ascending=False) 其中,coln表示列名,也可以是列名的列表;ascending表示排序方式,值为True表示升序,可以省缺,值为False表示降序。 如: df=df.sort_values(by=['总分'],ascending=False) 表示按照...
sort_values的参数(by = 列名,ascending=True/False) 升序:ascending=True(默认值),降序:ascending=False 若不设置接收对象名,则在原数据上进行排序 对收入列做降序 df.sort_values(by='收入',ascending=False) 降序返回结结果 姓名性别收入6九九女40005周八女35002王五男30004孙七女30001李四男20003赵六男20000张...
对数据进行排序,用到了sort_values,by参数可以指定根据哪一列数据进行排序。ascending是设置升序和降序。 按第一关键字,第二关键字进行排序。 sort_values其它参数:axis=0或者1 纵向排序还是横向; na_position='last' 将空值排在最后。kind和inplace是排序的具体方式,一般数据用不到。