df_sort_axis1_descend = df.sort_index(axis=1,ascending=False) print('data after sort_index(axis = 1,,ascending=False):') print(df_sort_axis1_descend) 按照列名从大到小进行排序 #按照数据进行排序,首先按照D列进行升序排列。 df_data_order0 = df.sort_values(by=['D'],ascending=[True]...
参数:index=None df.to_csv(save_path, index=None) # 保存计算结果,不保留原有df中的行名 def save_result(save_path, y_test_predict): y_test_predict.to_csv(save_path, index=None) return None 1. 2. 3. 4.
我们先来看看Series当中的排序方法。 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...
data_1=data.sort_index(ascending=False,ignore_index=True) 1. 其结果如下: 先将data按其索引的逆序排序重新进行排列,逆序排列后的索引顺序为:C2->B1->A2->A1,并抛弃原有的索引(因为设置了ignore_index参数)即可得到上述结果。 1.2 sort_values用法 同样,sort_values可以将DataFrame按指定值的大小顺序重新排列...
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。 by:str or list of str;如果axis=0,那么by="列名";如果axis=1,那么by="行名...
对数据进行排序,用到了sort_values,by参数可以指定根据哪一列数据进行排序。ascending是设置升序和降序。 按第一关键字,第二关键字进行排序。 sort_values其它参数:axis=0或者1 纵向排序还是横向; na_position='last' 将空值排在最后。kind和inplace是排序的具体方式,一般数据用不到。编辑...
对pandas中的Series和Dataframe进行排序,主要使用sort_values()和sort_index()。 DataFrame.sort_values(by, axis=0, ascending=True, inplace=False, kind=‘quicksort’, na_position=‘last’) by:列名,按照某列排序 axis:按照index排序还是按照column排序 ...
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'
sort_values(by='E') >>> df1.reset_index() #重置索引 index E 调换B C D 0 5 9 9 9 9 9 1 0 11 1 3 3 4 2 1 12 5 6 7 8 3 2 13 1 1 1 1 4 3 14 2 3 2 3 5 4 15 7 8 9 10 >>> df2=df1.reset_index() >>> del df2['index'] >>> df2 #删除掉原来的索引...
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