3、我们直接对size使用sort_values就可以达到我们的目的,和上面的map映射的效果是相同的 而且通过查看df的数据类型,我们也看到size的类型是category:
sort_values(by=['col2','col3'],ascending=False)) >>> col1 col2 col3 2 B 9 9 3 NaN 8 4 5 C 7 8 4 D 7 2 0 A 2 0 1 A 1 1 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 根据第一列中数值排序,按降序排列,并替换原数据 #根据第一列中数值排序,按降序排列,并替换原数据 df.sort_values(...
#使用sort_values()根据累计确诊人数的进行降序重排,并列出排名前10的国家信息; df.sort_values('total_confirm',ascending=False)[:10] name lastUpdateTime total_confirm total_dead total_heal 9 美国2020-04-17 15:01:45 677146 34641 56159 168 西班牙 2020-04-18 00:00:31 188068 19478 74797 160 意...
df = df.sort_values(by=['满足次数'], ascending=False, inplace=True) 2.设置传值覆盖 df = df.sort_values(by=['满足次数'], ascending=False, inplace=False)
使用sort_values函数进行排序: 调用sort_values函数,并指定axis=1来按行进行排序。 指定排序的列(可选): 如果需要对特定行进行排序,可以指定by参数为行索引。 指定排序的方式(升序或降序)(可选): 使用ascending参数来指定排序方式为升序(True)或降序(False)。 查看排序后的数据: 打印排序后的DataFrame以查看结果。
pandas 的 dataframe 数据对象有两种的排序方式,一种是根据索引标签(index label)排序,另一种是按照指定某一列的值(value)排序,它们分别对应sort_index函数和sort_values函数。 1按索引标签排序 1.1按行索引标签排序 1.2按列索引标签排序 2按值排序 3排序算法 ...
newdf=df.sort_values(by='age') print(newdf) 运行一下 定义与用法 sort_values()方法按指定的标签对 DataFrame 进行排序。 语法 dataframe.sort_values(by,axis,ascending,inplace,kind,na_position,ignore_index,key) 参数 这些参数是关键字参数。
#根据第一列中数值排序,按降序排列,并替换原数据 df.sort_values(by=['col1'],ascending=False,inplace=True, na_position='first') print(df) >>> col1 col2 col3 3 NaN 8 4 4 D 7 2 5 C 7 8 2 B 9 9 1 A 1 1 0 A 2 0 5. 按照索引值为0的行,即第一行的值来降序排序 x = ...
col1)函数的作用是什么？Pandas中的df.sort_values(col1)函数的作用是什么？Pandas中的df.sort_values...
#根据第一列中数值排序,按降序排列,并替换原数据df.sort_values(by=['col1'],ascending=False,inplace=True, na_position='first')print(df)>>>col1 col2 col33 NaN 8 4 4 D 7 2 5 C 7 8 2 B 9 9 1 A 1 10 A2 0 按照索引值为0的行,即第一行的值来降序排序 ...