1.1 series.sort_values() defsort_values(self,axis:Any=0,ascending:bool|int|Sequence[bool|int]=True,# ascending = True 默认升序排列;inplace:bool=False,# If True, perform operation in-place.kind:str="quicksort",na_position:str="last",# Argument ‘first’ puts NaNs at the beginning, ‘...
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 ...
dtype:float64 就地排序值 >>>s.sort_values(ascending=False, inplace=True)>>>s310.045.023.011.00NaN dtype:float64 排序值,将 NA 放在首位 >>>s.sort_values(na_position='first')0NaN11.023.045.0310.0dtype:float64 对一系列字符串进行排序 >>>s = pd.Series(['z','b','d','a','c'])>...
Series([10, None, 30]) print(s_with_nan.fillna(0)) #用 0 填充缺失值 # 唯一值处理 print(s.nunique()) # 输出唯一值的数量 # 排序 print(s.sort_values(ascending=False)) # 按值降序排序 # 统计计算 print(s.mean()) # 输出平均值...
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 ...
2、sort_values() 函数说明 pandas 库的 sort_values() 函数可以对 Dataframe 的数据集按照某个字段中的数据进行排序。该函数可以指定列数据或行数据进行排序,可以是单个,也可以是 多个(以前经常用来处理单列/行数据,忘记了 sort_values() 也可以处理多列/行数据)。 series 也有 一个 sort_values() 函数,但...
obj = Series([1,4,3,2],index=['d','a','b','c'])print(obj.sort_values()) 三,排名(rank) 排名是指为数据进行一个排名,排名的顺序从1开始,依次加1递增。 DataFrame.rank(axis=0, method='average', numeric_only=NoDefault.no_default, na_option='keep', ascending=True, pct=False) ...
DataFrame.sort_index 索引排序 DataFrame.sort_values 值引排序 一、Series的排序 1、sort_index 索引排序 定义一个Series用于实验 s=Series([4,1,2,3],index=['d','a','c','b']) d4 a1 c2 b3 1. 2. 3. 4. 5. 对Series的索引进行升序排序,默认即可,无需使用其他参数 ...
五、pandas.Series.sort_values() 基于序列元素的Unicode码进行排序。其中ascending=True表示按照升序排列,ascending=False表示按照降序排列。 importpandasaspd a={'a':3,'b':1,'c':6,'d':4,'e':2,'f':5};sa=pd.Series(a);sa1=sa.sort_values(ascending=True);print("升序排列序列元素数值");print...
pandasSeries的sort_values（）方法 pandasSeries的sort_values（）⽅法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 10.0 0 NaN dtype: ...