DataFrame.from_records( [[let, num] for let in "DCBA" for num in [2, 1]], columns=["let", "num"] ) print(df) r1 = df.sort_values(["let", "num"]) print(r1) def key_func(s: pd.Series) -> pd.Series: result = s.sort_values() return result r2 = df.sort_values(["l...
data_3=data.sort_values(by='col_2',,ascending=False,key=lambda x:x%7) 1. 2. 3. 其结果如下: 这里有以下几点需要说明: data_2中的na_position指定的是排序列(本例中为col_2)中的空值对应的数据的存放位置,对其他列中的空值不施加任何影响; data_3的排序结果说明:col_2列中的每个值进行key中指...
可以发现结果中字段转变为category,就可以直接使用sort_values()函数排序了。 a b 0 a 1 2 b 2 1 c b <class 'pandas.core.frame.DataFrame'> Int64Index: 3 entries, 0 to 1 Data columns (total 2 columns): # Column Non-Null Count Dtype --- --- --- --- 0 a 3 non-null category 1 ...
>>> df.sort_values(by='col1', ascending=False) col1 col2 col3 3 D 7 2 4 C 4 3 1 B 9 9 0 A 2 0 2 None 8 4按多列排序>>> df = ps.DataFrame({ ... 'col1': ['A', 'A', 'B', None, 'D', 'C'], ... 'col2': [2, 1, 9, 8, 7, 4], ... 'col...
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“总分”从高到低排序。df=df.sort_values(by=['总分...
print(df.head(2)) # 查看 DataFrame 的基本信息 print(df.info()) # 获取描述统计信息 print(df.describe()) # 按年龄排序 df_sorted=df.sort_values(by='Age',ascending=False) print(df_sorted) # 选择指定列 print(df[['Name','Age'
# DataFrame 数据框的常用属性d = [[1.0,2.2,3,4],[1,2,3,4],[7,8,9,0],[3,5,7,9]] df = pd.DataFrame(d, index=['a','b','c','d'], columns=['A','B','C','D'])print(df)print(df.values)print(df.index)print(df.shape)print(df.dtypes) ...
【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_data_order2 = df.sort_values(axis=1,by=['V','X'],ascending=[False,True]) print('data after sort_values sorted by V,X:') print(df_data_order2) 优先按照V行数据进行降序排列,在V行数据一致的情况下按照X行数据进行排序。发布于 2022-01-12 21:10...
df.sort_index(level=0, axis=1, ascending=True) # 对列索引gender的值进行排列 但是问题来啦!如果说按照男生的漂亮值降序排列如何实现?这就是多层索引的值排序啦! df.sort_values(by=[('男生','漂亮')],ascending=False) # 注意观察参数by的内容 ...