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 ...
一、sort_values()函数用途 pandas中的sort_values()函数原理类似于SQL中的order by,可以将数据集依照某个字段中的数据进行排序,该函数即可根据指定列数据也可根据指定行的数据排序。 二、sort_values()函数的具体参数 用法: DataFrame.sort_values(by=‘##’,axis=0,ascending=True,...pandas...
【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。
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.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...
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...
pandas 的 dataframe 数据对象有两种的排序方式,一种是根据索引标签(index label)排序,另一种是按照指定某一列的值(value)排序,它们分别对应sort_index函数和sort_values函数。 1按索引标签排序 1.1按行索引标签排序 1.2按列索引标签排序 2按值排序 3排序算法 ...
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...