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,...
df.sort_values（）按照某列排序 sort_value 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：1. by：str or ...
1、索引排序df.sort_indexs.sort_index # 升序排列 df.sort_index # df也是按索引进行排序 df.team.sort_indexs.sort_index(ascending=False)# 降序排列 s.sort_index(inplace=True) # 排序后生效,改变原数据 # 索引重新0-(n-1)排,很有用,可以得到它的排序号 ...
df.sort_values(by=['列名']) df.sort_values(by=['列1','列2']) 2.2数据排名 df['列名'].rank() 3.数据修改 如果c_adress列的值==‘山东汕头’,则显示为'广东',否则显示为原数据 np.where(df1['c_adress']=='广东汕头','广东',df1['c_adress']) ...
df.sort_values('columnName', ascending=False) df.sort_index() 11.重命名&定义新的/修改的列 df.rename(columns= {'columnName' : 'newColumnName'}) 定义新列 改变索引名称 所有列名变小写字母 所有列名变大写字母 12.Drop Data df.drop(columns=['columnName']) ...
df1.sort_values(by=['shuxue']) df1.sort_value(by=['shuxue','yingyu']#指定第二个排序方式 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13. 14. 15. 16. 处理缺失值 df1['yingyu'] = [np.nan,5,8]#将列表一格数据删除 ...
在一列中,我有4个可能的(非顺序)值: A,2,+,?我想要根据自定义序列2,?,A,+对行进行排序,我遵循了一些我在线遵循的代码: order_by_custom = pd.CategoricalDtype(['2', '?', 'A', '+'], ordered=True)df.sort_value 浏览31提问于2021-08-11得票数 0 ...
Male']# 删除列df.drop('City', axis=1, inplace=True)# 数据排序df.sort_values('Age', inplace=True)# 缺失值处理df.dropna(inplace=True)# 数据合并df1 = pd.DataFrame({'key': ['A', 'B', 'C'], 'Value': [1, 2, 3]})df2 = pd.DataFrame({'key': ['B', 'C', 'D'], '...