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 ...
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...
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,或者是...
print(df.sort_values(by='score')) print("【ascending=True】df") print(df.sort_values(by='score',ascending=True)) print("【ascending=False】df") print(df.sort_values(by='score',ascending=False)) 选项: A选项:df1是df按age列升序排列后的结果 B选项:df1是df按age列降序排列后的结果 C选项:...
在数据处理过程中，df.sort_values()函数是实现DataFrame按照某列排序的关键工具。让我们深入探讨该函数及其参数的使用。首先，通过import pandas as pd导入pandas库，紧接着创建一个DataFrame，包含两列`name`和`age`，分别存储名字和年龄数据。之后，我们使用print(df)来查看原始DataFrame，以了解数据结构...
自定义排序可以根据不同的需求进行灵活的排序操作,例如按照数值大小、字母顺序、日期先后等进行排序。通过自定义排序,可以更好地理解和分析数据,提取有用的信息。 在进行自定义排序时,可以使用数据框的sort_values()函数来实现。该函数可以接受多个参数,包括要排序的列名、排序方式(升序或降序)以及自定义的排序规则。用...
Pandas中的df.sort_values(col1)函数的作用是按照列col1排序数据，默认升序排列。
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。
(io, sheetname=0, header=0, skiprows=None, skip_footer=0, index_col=None, names=None, parse_cols=None, parse_dates=False, date_parser=None, na_values=None, thousands=None, convert_float=True, has_index_names=None, converters=None, dtype=None, true_values=None, false_values=None, ...
对DataFrame对象df,执行df.sort_values('A', ascending=False)后,df有什么变化? A: 按A这一列升序排列 B: 按A这一列降序排列 C: 没有变化 D: 以上都不对 相关知识点: 试题来源: 解析 C 答案解析:默认情况下排序操作是非原址操作,排序后的数据并不会直接替换原来的Dataframe。但如果加implace=True选项则...