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,其用法如下: AI检测代码解析 data_2=data.sort_values(by='col_2',ascending=False,na_position='first',axis=0) #按对应值与7运算余数大小来排列 data_3=data.sort_values(by='col_2',,ascending=False,key=lambda x:x%7...
csv_dataframe = csv_dataframe.sort_values(by=['col3'], key=lambda x: x.map(custom_dict)) 但根据我的理解,使用多个带key的列是行不通的: custom_dict = {'new': 0, 'fix': 1, 'error': 2} csv_dataframe = csv_dataframe.sort_values(by=['col2', 'col3'], key=lambda x: x.map(...
sort_values(["let", "num"]) print(r1) def key_func(s: pd.Series) -> pd.Series: result = s.sort_values() return result r2 = df.sort_values(["let", "num"], key=key_func) print(r2) Issue Description When providing a key argument to sort_values() or sort_index(), and speci...
df_sorted=df.sort_values(by='Age',ascending=False) print(df_sorted) # 选择指定列 print(df[['Name','Age']
有时候,我们需要按照一定的规则对数据进行排序,而不是简单地按照值的大小。在这种情况下,我们可以使用sort_values方法的key参数来指定自定义排序规则。 下面是一个示例,假设我们有一个DataFrame,其中包含了一些数字字符串。我们想按照这些数字字符串的长度进行排序。
key:排序键函数。 使用实例: # 根据'Alpha'列升序排序 df.sort_values(by='Alpha', ascending=True, inplace=True) print(df) 输出结果: Alpha Bravo First 2 5 Second 3 6 6.sort_index方法 用处:根据轴标签进行排序。 语法规范: DataFrame.sort_index(axis=0, level=None, ascending=True, inplace=Fa...
(): c1 1.666667 c2 4.500000 c3 9.333333 dtype: float64 ''' df1 = pd.DataFrame({'c1':[1,20,30,12],'c2':[50,45,55,38],'c3':[10,10,9,9]}) print(df1) print(df1.sort_values(by=['c3', 'c1'])) ''' c1 c2 c3 0 1 50 10 1 20 45 10 2 30 55 9 3 12 38 9 c1 ...
#DataFrame的排序sort_values(by="字段即key") #eg: # df1=pd.DataFrame(data) # print(df1) # print("___-") # df2=df1.sort_values(by="year") #只是排序了,但索引顺序没有变, # print(df2) # print("___-") # #我们将原索引顺序删除就行了 # df3=df2.reset_index() ...
与using 的不同之处.sort_values()在于您是根据其行索引或列名称对 DataFrame 进行排序,而不是根据这些行或列中的值: DataFrame 的行索引在上图中以蓝色标出。...在单列上对 DataFrame 进行排序 要根据单列中的值对 DataFrame 进行排序,您将使用.sort_values(). 默认情况下,这将返回一...
# 使用merge_asof进行近似匹配 approx_merge = pd.merge_asof(df1.sort_values('key'), df2.sort_values('key'), on='key') print("近似匹配结果:") print(approx_merge) 通过以上方法,可以有效地解决DataFrame合并过程中遇到的常见问题。 相关搜索: Python DataFrame合并 Python -用于合并的转换DataFrame 合...