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]...
df.sort_index(axis=0, ascending=False, inplace=True, na_position='first') df 输出:按值排序df.sort_values() df.sort_values()是按DataFrame的值进行排序,可以指定行数据进行列排序,也可以指定列数据进行行排序(一般都是指定列数据对行进行排序)。当然df.sort_values()也可以指定多行或者多列数据进行排...
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...
sort_index和sort_values既是Series类型数据自带的方法,也是DataFrame数据自带的方法。本篇博客以DataFrame为例进行讲述。 1 概览 sort_index和sort_values可以将DataFrame中的数据按照索引及值的大小进行排序。这两个方法所包含的参数及其作用都基本一致。如下表所示: ...
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...
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...
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
sort_values(by='A') print(sorted_df) ‘DataFrame’ object has no attribute ‘as_matrix’ as_matrix 方法在Pandas的早期版本中被用来将DataFrame转换为NumPy数组。但在后续版本中,as_matrix 方法已经被弃用,取而代之的是 to_numpy 方法。 解决方法:使用 to_numpy 方法替代 as_matrix 方法。这将返回一个...