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
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...
Pandas库中的sort_values方法就是用来对DataFrame中的某一列或多个列进行排序的方法,通过简单的调用,我们便可以轻松地对数据进行排序和筛选,从而更好地理解和分析数据。 首先,我们来看一下sort_values的基本语法。它的函数原型如下: df.sort_values(by=None, ascending=True/False, ascending_order=None) 其中,by...
基本用法：df.sort_values：按指定列进行升序排序，返回一个新的DataFrame，原DataFrame不变。inplace参数：df.sort_values：默认行为，返回一个新的排序后的DataFrame，原DataFrame不变。df.sort_values：直接在原DataFrame上进行排序，不返回新的DataFrame，原DataFrame被修改。ascending参数：df.sort_values：...
列出sort_values方法的主要参数及其作用: by:指定要排序的列名或列名的列表。如果传入单个列名,则按该列排序;如果传入列名列表,则按列表中的列依次排序。 axis:指定排序的轴,默认为 0(表示按列排序),也可以设置为 1(表示按行排序)。 ascending:指定排序顺序,默认为 True(升序),如果设置为 False,则为降序。
df4=df3.sort_values(by="销量",ascending=False) print(df4) 1. 2. 3. 结构如下: 5.数据排名 DataFrame.rank(axis-0,method="average",numeric_only=None,na_option="keep",ascending=True,,pct=False) """ axis:轴,0表示行,1表示列
【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。
df=df.sort_values(by=['总分'],ascending=False) 表示按照“总分”从高到低排序。 df=df.sort_values(by=['总分','语文'],ascending=False) 表示按照“总分”从高到低排序,若“总分”相同,再按照“语文”成绩从高到低排序。 21.3 字段截取
Series当中的排序方法有两个,一个是sort_index,顾名思义根据Series中的索引对这些值进行排序。另一个是sort_values,根据Series中的值来排序。这两个方法都会返回一个新的Series: 索引排序 对于DataFrame来说也是一样,同样有根据值排序以及根据索引排序这两个功能。但是由于DataFrame是一个二维的数据,所以在使用上会有...
用法: DataFrame.sort_values(by, axis=0, ascending=True, inplace=False, kind='quicksort', na_position='last', ignore_index=False)按任一轴上的值排序。参数: by:str 或 str 列表 要排序的名称或名称列表。 ascending:bool 或 bool 列表,默认为 True 升序与降序排序。指定多个排序顺序的列表。如果这...