sort_values(by=['D'],ascending=[True]) print('data after sort_values sorted by D:') print(df_data_order0) D列按照升序排列 #按照数据进行排序,首先按照C列进行降序排序,在C列相同的情况下,按照B列进行升序排序。 df_data_order1 = df.sort_values(by=['C','B'],ascending=[False,True]) ...
# 按照列名的字母顺序进行排序 df_sorted = df.sort_values(axis=1) print(df_sorted) 输出结果为: 代码语言:txt 复制 Age Name Salary 0 20 Tom 5000 1 25 Nick 7000 2 30 John 3000 3 35 Amy 6000 在实际应用中,对Dataframe的行和列进行排序可以帮助我们更好地理解数据,进行数据分析和可视化。在腾讯云...
import pandas as pd import numpy as np #df = pd.read_csv("Salaries.csv") #df_sorted = df.sort_values(by='Net_Pay') #print(df_sorted.head()) # 显示薪资最低的前5个 print(df.sort_values(by='Net_Pay').head()) 运行结果 EmpID ... Department 99 20196 ... Platform Operations 178...
sorted_df = df.sort_values('column_name') result = sorted_df.iloc[n-1] 在上述代码中,sort_values()方法按照'column_name'列的值对DataFrame进行排序,然后使用iloc[n-1]选择排序后的第n个结果。注意,由于索引是从0开始的,所以选择第n个结果时需要使用n-1。 DataFrame排序的应用场景非常广泛,例如在数据...
# 使用sort_values方法进行排序,ascending参数设置为False表示降序sorted_df=df.sort_values(by='分数',ascending=False)print("\n排序后的DataFrame:")# 输出说明print(sorted_df)# 打印排序后的DataFrame 1. 2. 3. 4. 步骤4: 显示排序后的DataFrame ...
# 按照Salary列进行升序排序,如果Salary相同,则按照Age列进行降序排序df_sorted=df.sort_values(['Salary','Age'],ascending=[True,False])print(df_sorted) 1. 2. 3. 4. 输出结果为: 我们可以看到,DataFrame首先按照Salary列的值进行升序排序,如果Salary相同,则按照Age列的值进行降序排序。
在排序之前将键函数应用于值。这与内置sorted()函数中的key参数类似,但显著的区别是该key函数应该被矢量化。它应该期望Series并返回与输入具有相同形状的系列。它将独立应用于by中的每一列。 返回: DataFrame 或无 具有排序值的 DataFrame 或 None 如果inplace=True。
sorted_df = df.sort_values(by='A') print(sorted_df) ``` 在这个例子中,我们首先导入了pandas库并创建了一个包含两列('A'和'B')的示例DataFrame。然后,我们使用`sort_values()`函数对'A'列进行升序排序,并将结果存储在`sorted_df`变量中。最后,我们打印出排序后的DataFrame。©...
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'
Initial DataFrame:Pet Name Age(Years)4 Dog Rocky 32 Cat Luna 51 Rabbit Coco 53 Fish Finley 4DataFrame Sorted in Descending order based Index Values:Pet Name Age(Years)4 Dog Rocky 33 Fish Finley 42 Cat Luna 51 Rabbit Coco 5 它根据索引值按降序对pets_dfDataFrame 进行排序。