使用sort_values方法对DataFrame进行排序的基本示例代码: python import pandas as pd # 创建一个示例 DataFrame data = {'Name': ['Tom', 'Alice', 'Bob', 'David'], 'Age': [25, 30, 22, 28], 'Score': [88, 92, 95, 85]} df = pd.DataFrame(data) #按 'Age' 列升序排序 sorted_df ...
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]) ...
默认情况下,sort_values()方法按照升序排列。 例如,假设有一个名为df的DataFrame,其中包含了一个名为'column_name'的列,我们可以使用以下代码对该列进行排序,并选择排序后的第n个结果: 代码语言:txt 复制 sorted_df = df.sort_values('column_name') result = sorted_df.iloc[n-1] 在上述代码中,sort_valu...
步骤3: 使用sort_values方法进行排序 现在我们准备使用sort_values方法对DataFrame进行排序。我们希望根据“分数”这一列从大到小进行排序。 # 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_...
sorted_df=df.sort_values(by='Age') 1. 这段代码将按照“Age”列的值对DataFrame进行升序排序,并将结果存储在sorted_df变量中。如果要按降序排序,只需在by参数中添加降序标志,例如by='Age', ascending=False。 步骤4:添加一个新的编码列 最后一步是向排序后的DataFrame添加一个新的编码列。我们可以使用panda...
对Dataframe的列进行排序可以使用sort_values()方法,并指定axis=1参数。以下是对列进行排序的示例代码: 代码语言:txt 复制 # 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 ...
sort_values(by= ['Age', 'Net_Pay'], ascending=[True, False]) # 利用两个key组合排序 print(df_sorted.head(10)) #显示排序的前10个 运行结果 EmpID ... Department 1760 21370 ... Enterprise Applications 1770 21383 ... AmaTec - APS 1734 22163 ... Platform Operations 1785 22619 ... ...
在pandas库中,要对DataFrame按照某一列进行排序,可以使用sort_values()方法,并传递需要排序的列名作为参数。例如:sorted_dataframe = dataframe.sort_values('column_name') 这将按照列column_name的值对DataFrame中的行进行排序,返回一个新的排序后的DataFrame。 其他选项的解释: B. dataframe.sort_by('column_...
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'
DataFrame.sort_values(self, by, axis=0, ascending=True, inplace=False, kind='quicksort', na_position='last') Parameters: Returns:sorted_obj - DataFrame or None DataFrame with sorted values if inplace=False, None otherwise. Example: