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: ...
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...
sort_values(by, axis=0, ascending=True, inplace=False, kind='quicksort', na_position='last', ignore_index=False, key=None) 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。 如果axis 为0 或 ‘index’ 则by 可能包含索引级别和/或列标签。 如果axis 为1 或 ‘...
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 ...
unsorted_df.sort_index().sort_index(axis=1,ascending=True,inplace=False,na_position='last')#index和colimns同时排序,可以直接粘在后面 8.2 按值排序(sort_values()) ### 按值排序unsorted_df.sort_values(by=['col1','col2']) unsorted_df.sort_values(by=2,axis=1)#axis=1时表明对columns行方...
Sorting a dataFrame by two or more columns Pandas allow us to sort the DataFrame usingpandas.DataFrame.sort_values()method which is used to sort by the values along either axis. The syntax of thesort_values()method is: DataFrame.sort_values( by, axis=0, ascending=True, inplace=Fa...
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...
DataFrame排序形式有很多,本文以按列排序的形式向大家介绍DataFrame排序的几种方法:1、使用sort方法;2、使用sort_index方法;3、使用sort_values方法。 方法一:使用sort方法(只适用python2) frame = DataFrame({'a': [1, 3, 1, 5], 'b': [2, 1, 4, 6]}) # sort方法 但只适用python2 frame.sort(...
sort_values(by, *[, axis, ascending, ...]) 按值沿任一轴排序。 sparse SparseFrameAccessor的别名。 squeeze([axis]) 将1维轴对象挤压为标量。 stack([level, dropna, sort, future_stack]) 从列到索引堆叠指定的级别。 std([axis, skipna, ddof, numeric_only]) 返回请求轴上的样本标准差。 sub(...
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。