它的参数包括subset(需要进行去重的列名),keep(保留第一次出现的重复行、保留最后一次出现、删除所有重复项),以及inplace(是否直接在原数据上删除重复项)。 sort_values():这个函数用于按照指定列进行排序。它的参数包括by(排序的列名),ascending(是否按升序排序)。 df.rename():这个函数用于重命名表格中的列。它...
sort_index() 是 pandas 中按索引排序的函数,默认情况下, sort_index 是按行索引来排序。 通过设置参数ascending可以设置升序或降序排列,默认情况下是 ascending=True ,为升序排列。 设置ascending=False 时,为降序排列,如下: 按列的名称排序 通过设置参数 axis=1 可实现按列的名称排序,如下: 同样的,可以设置 参...
3. 索引排序 除了对数据列进行排序外，还可以直接对 DataFrame 的行索引进行排序，这通过调用 `sort_index()` 方法实现。这种方法特别适用于需要重新组织数据结构的情况。4. 降序和升序排序 Pandas 的 `sort_values()` 方法默认会将结果按升序排列。这意味着数值较小的行会排在前面。然而，我们可以通过设置 `...
ignore_index: 如果DataFrame的行索引为多重索引,排序结果显示的索引默认是多重索引,ignore_index参数默认为False,将ignore_index参数设置成True则结果中会隐藏多重索引,显示成数值型索引(排序完成后从0开始编号)。 sort_remaining: 按多重索引排序时,按level指定的行索引排序后,默认会继续对剩余的行索引进行排序,sort...
1、sort_index 索引排序DataFrame.sort_index(by=None, axis=0, level=None, ascending=True, inplace=False, kind='quicksort', na_position='last', sort_remaining=True) by:按照某一列或几列数据进行排序,但是by参数貌似不建议使用 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...
Series和DataFrame可以按照索引进行排序,也可以按照值来排序,对值也可以进行排名。 一,按照索引排序(sort by index) 对于一个Series或DataFrame,可以按照索引进行排序,使用sort_index()函数来实现索引的排序: DataFrame.sort_index(axis=0, level=None, ascending=True, inplace=False, kind='quicksort', na_positio...
#按 'Sales' 列的值进行降序排序 sorted_df_desc = df.sort_values(by='Sales', ascending=False)sorted_df_desc 二、按索引排序:sort_index() 有时候,我们可能需要根据行索引或列索引来排序。这时,sort_index() 方法就派上了用场。例如,按行索引升序排序: ...
显示Pandas 的索引 −print("Pandas Index...\n",index) Python Copy对索引值进行排序。默认情况下,按升序排序。使用 “return_indexer” 参数指定要返回对索引进行排序的索引值,值为 True −print("\n对索引进行排序并返回对索引进行排序的索引...\n",index.sort_values(return_...
1、按标签排序 1)按行标签索引排序 pandas默认按行标签索引顺序排序 #按行索引排序df.sort_index() 可以通过设置ascending=False参数进行倒序排序 #按行索引倒序排序df.sort_index(ascending=False) 2)按列标签索引排序 通过给 axis 轴参数传递 0 或 1,可以对列标签进行排序。默认情况下,axis=0 表示按行排序;...