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...
与sort_values()类似,如果设置了参数axis = 1,则根据列名在行方向(水平方向)上进行排序。可以像前面的示例一样使用其他参数。 df_s = df.sort_index(axis=1) print(df_s) # age name point state # 0 24 Alice 64 NY # 1 42 Bob 92 CA # 2 18 Charlie 70 CA # 3 68 Dave 70 TX # 4 24 ...
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。
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...
sort_values()为参数“axis”获取了多个值 从数据集转换到Dataframe时如何点亮选项 Pandas中的sort_values()的行为与文档相反 Pandas Dataframe分组,然后根据菜单或文本选项进行筛选 对字符串类型的列执行反向sort_values() pandas数据帧中的sort_values函数无法正常工作 ...
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...
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。