要对pandas.DataFrame和pandas.Series进行排序,可以使用sort_values()和sort_index()方法。 请注意,旧版本中存在的sort()方法已废弃。 按元素排序sort_values() 升序,降序(参数ascending) 多列排序 缺失值NaN的处理(参数na_position) 更改原始对象(参数inplace) 按行方向排序(参数axis) 按索引排序(行名/列名)sort...
现在我们准备使用sort_values方法对DataFrame进行排序。我们希望根据“分数”这一列从大到小进行排序。 # 使用sort_values方法进行排序,ascending参数设置为False表示降序sorted_df=df.sort_values(by='分数',ascending=False)print("\n排序后的DataFrame:")# 输出说明print(sorted_df)# 打印排序后的DataFrame 1. 2....
DataFrame.sort_values(by, axis=0, ascending=True, inplace=False, kind='quicksort', na_position='last')📌 参数详解: by:指定排序的列或行。如果axis=0,则by是列名;如果axis=1,则by是行号。 ascending:默认值为True,表示升序排序。也可以设置为[True, False],表示第一字段升序,第二个字段降序。 in...
在DataFrame中,可根据某一列或几列对整个DataFrame中的数据进行排序 二. 排序操作 1. 升序 接收对象名 = df对象名.sort_values( by = '列名' ) 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 准备工作 # ...
df.sort_values(by='B', inplace=True,ascending=False) df 结果如下: 这段代码: ascending=False表示降序排序 by='B'表示按照名称为B的这一列数据进行降序排序 inplace=False表示排序结果会直接修改原始数据框(具体什么意思呢,请看下边) 也就是在排完序后,原始的df数据被排序后的数据覆盖,打印print(df)输...
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_name...
1、说明 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=
在处理原始数据时,需要对某一列,或几列数据进行降序、升序排列,在pandas中可调用sort_values函数。 1、升序 import pandas as pd import numpy as np data = np.random.randint(low=2,high=10,size=(5,3)) data2 = np.random.randint(low=2,high=10,size=(5,3)) ...
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', 'column2'])将首先按column1进行排序,然后在column1相同的情况下按column2进行排序。 ascending:指定排序的顺序。默认值为True,表示升序排序;False表示降序排序。 inplace:指...