通过使用sort_values()方法,我们可以对DataFrame按照指定的列进行升序或降序排序,并可以选择是否忽略NaN值。 二、语法 df.sort_values(by=None, ascending=True, inplace=False, na_position='last') 参数说明: * by:可选参数,需要排序的列名或列名的列表。默认按所有列进行升序排序。 * ascending:布尔值,指定...
sort_values,按照某一列的大小进行排序,(沿任一轴的值排序) DataFrame.sort_values(by,axis = 0,ascending = True,inplace = False,kind ='quicksort',na_position ='last',ignore_index = False,key = None) 参数: by:str or list of str,就是要根据哪一列排序的列名,或者是索引名,是str类型,或者...
1. df. sort_values() 作用:既可以根据列数据,也可根据行数据排序。 注意:必须指定by参数,即必须指定哪几行或哪几列;无法根据index名和columns名排序(由.sort_index()执行) 调用方式 DataFrame.sort_values(by, axis=0, ascending=True, inplace=False, kind='quicksort', na_position='last') axis:{0 ...
默认情况下,ascending参数为True,表示升序排序。如果你想进行降序排序,可以将ascending参数设置为False。 你还可以传递多个列名作为列表,以便按照多个列的值进行排序: #按照Age列升序,然后按照Salary列降序排序 df_sorted_multi = df.sort_values(by=['Age',Salary'], ascending=[True, False]) print("DataFrame ...
输出: col1 col211b02a33d24c 总结 在Python中,df.sort_values()是数据分析中常用的排序方法之一。通过简单的引用和参数设置,可以让DataFrame对象按指定的列升序或降序排列。
未指定`ascending`参数表示默认升序排列，`ascending=False`表示降序排列。解析：`df1`是按`age`列升序排列后的结果，而非降序排列。选项B正确。图片2：展示了代码执行的运行结果。小贴士：通过本题掌握使用`sort_values()`函数对数据框进行排序的方法，了解`inplace`和`ascending`参数的作用。期待交流：...
- **排序函数**：sort_values()用于排序。- **参数**：`by`用于指定排序依据的列名，`ascending`控制排序方向，True表示升序，False表示降序。选项解析：- A选项：正确，sort_values()用于排序。- B选项：正确，`by`参数指定排序依据。- C选项：正确，`ascending=True`表示升序排序。- D选项：错误...
importpandasaspdstudents={"name":['Anna','Bert'],"score":[98,34]}df=pd.DataFrame(students)print(df)print("===")print(df.sort_values(by='score',ascending=True)) A选项:该方法用于对dataframe按照某列进行排序 B选项:参数by指出按照哪一列进行排序 C选项:参数ascending...
df.sort_values("Age",ascending=False,ignore_index=True).head(10) output 下面我们简单来介绍一下sort_values方法当中的参数 DataFrame.sort_values(by, axis=0, ascending=True, inplace=False, kind='quicksort', na_position='last',# last,first;默认是last ...