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 B 9 9 c0 A 2 0 a1 A 1 1 B 按键功能排序 df.sort_values(by='col4', key=lambdacol: col.str.lower()) col1 col2 col3 col40 A 2 0 a1 A 1 1 ...
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 B 9 9 c0 A 2 0 a1 A 1 1 B 按键功能排序 df.sort_values(by='col4',key=lambdacol: col.str.lower()) col1 col2 col3 col40 A 2 0 a1 A 1 1 B2 ...
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) 1. 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,...
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...
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...
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None D选项:df的数据没有发生改变 答案 正确答案为:B 图片1:问题解析 图片2:代码及运行结果 ...
df.sort_values(['姓名', '工资', '月份'], ascending=[True, False, True]).groupby(['姓名']).head(1) 简直太秀了,顺利地解决了粉丝的问题。 第二个方法是【༺࿈黑科技·鼓包࿈༻】提供的,代码如下:df.iloc[df.groupby(['姓名']).apply(lambda x: x['工资'].idxmax())] ...
df_sorted_multi = df.sort_values(by=['Age',Salary'], ascending=[True, False]) print("DataFrame sorted by Age and Salary:") print(df_sorted_multi) 在这个例子中,首先按照Age列升序排序,然后在Age列相同的情况下,按照Salary列降序排序。 需要注意的是,df.sort_values返回一个新的DataFrame,原始的Da...
- **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，`ascending=True`表示升序排序，而非降序。
【Python-数据分析】 DataFrame中 按照某列进行排序 df.sort_values() [太阳]选择题 对于以下python代码表述错误的一项是? 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...