基本用法：df.sort_values：按指定列进行升序排序，返回一个新的DataFrame，原DataFrame不变。inplace参数：df.sort_values：默认行为，返回一个新的排序后的DataFrame，原DataFrame不变。df.sort_values：直接在原DataFrame上进行排序，不返回新的DataFrame，原DataFrame被修改。ascending参数：df.sort_values：...
df.sort_values是Pandas中用于对DataFrame进行排序的方法。该方法允许你按照指定的列或多个列的值对DataFrame进行升序或降序排序。以下是df.sort_values的基本用法: import pandas as pd #创建一个示例DataFrame data = {'Name': ['Alice',Bob',Charlie',David',Eva'], Age': [28, 24, 22, 32, 26], ...
* sort_values()方法仅适用于DataFrame对象,不适用于Series对象。 * 如果要按照多个列进行排序,可以将by参数设置为列名列表。 总结:sort_values()方法是pandas中用于对DataFrame中的列进行排序的重要方法,通过指定列名、排序顺序和是否忽略NaN值等参数,可以方便地对DataFrame进行排序操作。©...
df.sort_values(by='col1', ascending=False) col1 col2 col3 col44 D 7 2 e5 C 4 3 F2 B 9 9 c0 A 2 0 a1 A 1 1 B3 NaN 8 4 D 将NA放在首位 df.sort_values(by='col1', ascending=False, na_position='first') col1 col2 col3 col43 NaN 8 4 D4 D 7 2 e5 C 4 3 F2 ...
df.sort_values()是按DataFrame的值进行排序,可以指定行数据进行列排序,也可以指定列数据进行行排序(一般都是指定列数据对行进行排序)。当然df.sort_values()也可以指定多行或者多列数据进行排序,具体用法如下:先创建一个学生Python成绩的DataFrame。(Python成绩中有一个空值,方便演示空值在排序后的结果) ...
- **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...
df = df.sort_values(by = 'ratio',ascending=False) 00:27 low_liability_list = list(df.code)[int(0.3 len(list(df.code))) ] 01:03 股票代码转换成列表 00:26 [int(0.3 len(list(df.code))) ] 00:55 选出资产负债率由高到低后70%的 00:16 df_stocknum = df_stocknum.append(...
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:df2的值为...
sort_values()和sort_index()只能对DataFrame进行升序或降序排列,若希望随机打乱排列顺序(即随机重排),方法如下:步骤1:使用numpy.random.permutation()产生一个重排后的整数数组【注:numpy.random.permutation可随机排列一个序列,返回一个随机排列后的序号】步骤2:使用.iloc[]或take()得到重排后的Pandas对象。