①df.sort_values(by='A', inplace=False,ascending=False) 会直接出排序结果,因为是排序结果会返回一个新的数据框,而原始数据框不会发生改变。 ②df.sort_values(by='B', inplace=True,ascending=False) 并不会直接出排序结果,需要打印输出一下df,才能看到排序结果。
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...
要对pandas.DataFrame和pandas.Series进行排序,可以使用sort_values()和sort_index()方法。 请注意,旧版本中存在的sort()方法已废弃。 按元素排序sort_values() 升序,降序(参数ascending) 多列排序 缺失值NaN的处理(参数na_position) 更改原始对象(参数inplace) 按行方向排序(参数axis) 按索引排序(行名/列名)sort...
DataFrame.sort_values(by,axis=0,ascending=True,inplace=False,kind="quicksort",na_position="last",ignore_index=False) """ by:要排序的名称列表 axis:轴,0表示行,1表示列 ascending:升序或者降序排列,默认是True,升序 inplace:是否直接在数据上修改,True为直接修改df,False为副本 kind:指定排序算法, na...
df.sort_index(axis=1,ascending=False,inplace=True) display(df) 结果如下: 3、值排序:df.sort_values() ① 对某一列进行升序排列(有实际意义) df = pd.DataFrame({"A":[3,1,5,9,7],"D":[4,1,2,5,3],"C":[3,15,9,6,12],"B":[2,4,6,10,8]}, ...
df.sort_values() 选择题关于以下代码说法错误的是?import pandas as pddf = pd.DataFrame({'age':[21,23,22],'score':[91,90,92]})print(df)print("【inplace=False】df")df1=df.sort_values(by='age',inplace=False)print(df)print("【inplace=False】df1")print(df1)print("【inplace=True...
简介:【5月更文挑战第2天】使用Python pandas的sort_values()方法可按一个或多个列对DataFrame排序。示例代码展示了如何按'Name'和'Age'列排序 DataFrame。先按'Name'排序,再按'Age'排序。sort_values()的by参数接受列名列表,ascending参数控制排序顺序(默认升序),inplace参数决定是否直接修改原DataFrame。
df.sort_values(by=['a','b'], inplace=True)print(df) 打印结果如下: b a d c 1 3 1 4 5 2 5 1 4 3 3 5 1 6 2 0 2 4 1 5 排序算法 sort_index() 和 sort_values() 都提供了 kind 参数来指定排序算法,可选项有{'quicksort', 'mergesort', 'heapsort'},分别表示快排、二路归并...
数据操作 dataframe提供了丰富的数据操作方法，如筛选、排序、分组、聚合等。下面是一些常用的数据操作方法：筛选：可以使用布尔索引或切片来筛选数据。例如：# 筛选age大于20的行 df[df['age'] > 20]排序：可以使用sort_values()方法对数据进行排序。例如：# 按age升序排序 df.sort_values('age')分组：可以...
sort_values(by='E') #按E列排序 E 调换B C D 5 9 9 9 9 9 0 11 1 3 3 4 1 12 5 6 7 8 2 13 1 1 1 1 3 14 2 3 2 3 4 15 7 8 9 10 >>> df1=df.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...