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。
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...
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 ‘...
DataFrame.sort_values (variant 1 in the code above) is needlessly slow and eats way too much memory. It is easily possible to make it work faster and with little memory (see variant 2). The difference can already be seen for: for i in 0 1 2; do python test.py $i 1000000 10; ...
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 ...
Pandas DataFrame.sort_values() 方法将调用者DataFrame沿任一索引的指定列中的值按升序或降序排序。 pandas.DataFrame.sort_values()语法 DataFrame.sort_values(by,axis=0,ascending=True,inplace=False,kind="quicksort",na_position="last",ignore_index=False,) ...
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 pd df = 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) ...
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...
inplace:指定是否原地排序。默认值为False,表示返回排序后的副本;True表示在原始DataFrame上进行排序。 na_position:指定缺失值的位置。默认值为'last',表示将缺失值放在排序结果的最后;'first'表示将缺失值放在排序结果的最前面。 例如,以下是一个使用sort_values方法对DataFrame对象进行排序的示例: ...