一、sort_values() 1.1 series.sort_values() 1.2 DataFrame.sort_values() 二、sort_index() DataFrame 和 Series 都可以用.sort_index()或.sort_values() 进行排序。 DataFrame 里面提供的 .sort_index() 通过索引的排序,来对值进行排序。 一、sort
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 ...
df.sort_values(by="数学",ascending=False) # 一个字段排序df.sort_values(by=["语文","数学"], # 多个字段的不同排序方式 ascending=[True,False] ) 参数na_position 缺失值的位置处理：默认是最后，也可以放到最前面：上面默认是在末尾。也可以放在首位：参数ignore_index 表示新生成的数据中...
排序是我们一个非常基本的需求,在pandas当中将这个需求进一步细分,细分成了根据索引排序以及根据值排序。我们先来看看Series当中的排序方法。 Series当中的排序方法有两个,一个是sort_index,顾名思义根据Series中的索引对这些值进行排序。另一个是sort_values,根据Series中的值来排序。这两个方法都会返回一个新的Series...
缺失数据:Series 可以包含缺失数据,Pandas 使用NaN(Not a Number)来表示缺失或无值。 自动对齐:当对多个 Series 进行运算时,Pandas 会自动根据索引对齐数据,这使得数据处理更加高效。 我们可以使用 Pandas 库来创建一个 Series 对象,并且可以为其指定索引(Index)、名称(Name)以及值(Values): ...
#Series类型的内部结构包含了两个数组,其中一个用来保存数据,另一个用来保存数据的索引。我们可以通过列表或数组创建Series对象import numpy import pandas #说明:Series构造器中的data参数表示数据,index参数表示数据的索引,相当于数据对应的标签。 ser1 = pandas.Series(data=[120, 380, 250, 360], index=['一季...
为什么Pandas DataFrame.sort_values的输出与Series.sort_values不同？这是不同的，因为这两种方法的策略...
如果要根据 Series 的值进行排序,使用 sort_values 方法: s1=pd.Series([1,3,5,7],index=['b','c','d','a'])s1.sort_values()# --- 输出 ---# b 1# c 3# d 5# a 7# dtype: int64 8、统计方法 Series 对象装配了一个常用数学、统计学方法的集合。其中大部分属于归约或汇总统计的类别。
Series.sort_values(ascending=True)按值排序。 Series.sort_index(ascending=True)按索引排序。 索引操作 方法描述 Series.reset_index(drop=False)重置索引。 Series.drop(labels)删除指定索引的元素。 Series.get(key, default=None)获取指定索引的值,如果不存在则返回默认值。
pandas Series的sort_values()方法能对Series进行排序,返回一个新的Series: s = pd.Series([np.nan, 1, 3, 10, 5]) 升序排列: s.sort_values(ascending=True) 1 1.0 2 3.0 4 5.0 3 10.00 NaN dtype: float64 降序排列: s.sort_values(ascending=False) ...