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(...
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:
#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.sort_values(by=['a','b'], inplace=True)print(df) 打印结果如下: b a d c 1 3 1 4 5 2 5 1 4 3 3 5 1 6 2 0 2 4 1 5 排序算法 sort_index() 和 sort_values() 都提供了 kind 参数来指定排序算法,可选项有{'quicksort', 'mergesort', 'heapsort'},分别表示快排、二路归并...
#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 ...
data = { 'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9] } df = pd.DataFrame(data) 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...
df=pd.DataFrame(data) 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 ...
这就要用到 pandas 中的 sort_values() 函数。 一、 按列的值对数据排序 先来看最常见的情况。 1.按某一列的值对数据排序 以下面的数据为例。 import pandas as pd df_col = pd.DataFrame({'Name':['Paul','Richard', 'Betty', 'Philip','Anna'], 'course1':[85,83,90,84,85], 'course2...
Pandas中的df.sort_values(col1)函数的作用是什么？Pandas中的df.sort_values(col1)函数的作用是什么...
1.设置本体覆盖,令inplace=True 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)