主要介绍三种的排序函数:sort_index(),sort_values(),rank() 一、sort_index sort_index(axis=0,level=None,ascending=Ture,inplace=False,kind='quicksort',na_position='last',sort_') 参数说明: axis:0按照行名排序;1按照列名排序 level:默认None,否则按照给定的level顺序排列 ascending:升序还是降序,Ture...
df = pd.DataFrame(data) 接下来,我们使用sort_index()函数对DataFrame按照索引进行排序: df.sort_index() 使用sort_values()函数对DataFrame按照值进行排序: df.sort_values('Salary') 使用rank()函数对DataFrame进行排名: df.rank('Salary') 需要注意的是,在使用rank()函数时,如果存在相同的值,它们将获得相同...
1、sort_index:顾名思义是根据index进行排序,常用的参数为: sort_index(axis=0,level=None,ascending:'Union[Union[bool, int], Sequence[Union[bool, int]]]'=True,inplace:'bool'=False,kind:'str'='quicksort',na_position:'str'='last',sort_remaining:'bool'=True,ignore_index:'bool'=False,key...
在pandas 0.20版本中,sort_index函数的行为发生了变化。在此之前,sort_index默认是按照索引进行升序排序的,而在0.20版本中,默认的排序方式改为了按照索引的标签进行排序。 具体来说,sort_index函数用于对DataFrame或Series对象按照索引进行排序。它可以接受多个参数,包括axis(指定按照行还是列进行排序,默认为0)、ascending...
5.2-numpy函数(resize-append-insert) 09:13 5.3-numpy函数(delete删除) 04:04 5.4-numpy函数(argwhere返回满足条件索引) 02:49 5.5-numpy函数(去重unique和排序sort) 09:26 6.1-认识数据可视化和Matplotlib安装 19:31 6.2-matplotlib第一个绘图程序 07:04 6.3-matplotlib设置图表名称title 01:22 6.4-...
1. sort_index()：这个函数根据数据的索引进行排序，它的核心参数包括但不限于index的排序依据。2. sort_values()：顾名思义，它是根据DataFrame中的数据值进行排序，提供了丰富的参数选项，如指定排序列、排序方式（升序或降序）等。3. rank()：这个方法返回排序后的序号，支持多种排名规则，如平均...
pandas数据排序sort_values后面inplace=True与inplace=False的实例驱动理解
在这个例子中,我们定义了一个range_diff函数来计算销售额的范围(最大值减最小值),然后将它与内置的sum和mean函数一起应用到分组后的数据上。 2.2 转换操作 GroupBy对象还支持转换操作,这些操作会返回与原始DataFrame大小相同的结果: # 创建示例数据data={'name':['Alice','Bob','Charlie','Alice','Bob'],'...
选择first和last两种方式
多列