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_position='last', sort_remaining
DataFrame.sort_values(by,axis=0,ascending=True,inplace=False,kind='quicksort',na_position='last',# last,first;默认是lastignore_index=False,key=None) 参数的具体解释为: by:表示根据什么字段或者索引进行排序,可以是一个或多个 axis:排序是在横轴还是纵轴,默认是纵轴axis=0 ascending:排序结果是升序还是...
sort_values(): 对DataFrame按列排序。 by: sort_values()的第一个参数by是必传参数,传入排序指定的基准列,传参可以用位置参数的方式,也可以用关键字参数的方式。如果对行排序,by参数必须传入列索引中的值,如果对列排序,by参数必须传入行索引中的值。 因为DataFrame中存储的每一列数据类型通常不一样,有些数据...
默认情况下,按升序.sort_values()对数据进行排序。尽管您没有为传递给 的参数指定名称,但.sort_values()您实际上使用了by参数,您将在下一个示例中看到该参数。 更改排序顺序 的另一个参数.sort_values()是ascending。默认情况下.sort_values()已经ascending设置True。如果您希望 DataFrame 按降序排序,则可以传递Fa...
sort_values(key=lambda x: x.str.lower(),ascending=False) # 按索引列的字符串的小写降序排列 1.2 DataFrame.sort_values() by:str or list of str || Name or list of names to sort by. # by是区别于Series的部分 axis:{0 or ‘index’, 1 or ‘columns’}, default 0 ascending:bool or ...
sort_values()值排序 作用:既可以根据列数据,也可根据行数据排序 DataFrame.sort_values(by,axis=0,ascending=True,inplace=False,kind='quicksort',na_position='last')axis:{0or‘index’,1or‘columns’},default0,默认按照列排序,即纵向排序;如果为1,则是横向排序。
df_sorted_multi = df.sort_values(by=['Region', 'Sales'], ascending=[True, False])print("\n先按 'Region' 列升序排序，再按 'Sales' 列降序排序：")print(df_sorted_multi)输出结果 解释 升序排序：按照 `'Sales'` 列的值从小到大排序，`200` 排在最前面，`500` 排在最后面。降序排序：通过...
最简单的排序可以使用sort_values()方法: # 创建示例数据data={'name':['Alice','Bob','Charlie','David'],'age':[25,30,35,28],'salary':[50000,60000,70000,55000]}df=pd.DataFrame(data)# 按年龄升序排序df_sorted=df.sort_values('age')print("Sorted by age (ascending):\n",df_sorted)# ...
.sort_values() 例:数据表.sort_values(by=["字段名1","字段名2"],ascending=[True,True],inplace=True) 1)by=list:排序字段,先按照字段名1排序,在字段名1相同时,再按照字段名2排序 2)ascending=list:是否升序,True为升序,False为降序,ascending=list长度与by=list的长度一致,表示每个字段分别按照什么顺序...
import pandas as pddata = {'A': [3, 1, 2, 4], 'B': [6, 5, 7, 8]}df = pd.DataFrame(data)print(data)# 按照A列升序排序result = df.query('A <= 4').sort_values(by='A', ascending=True)print(result)如上所示，先使用 .query('A <= 4') 对数据框进行查询操作，筛选出 'A...