我们可以使用sort_index方法根据索引和列对Pandas DataFrame进行排序。 为了根据索引对DataFrame进行排序,我们需要将axis=0作为一个参数传递给sort_index方法。 为了根据列名对DataFrame进行排序,我们需要将axis=1作为参数传递给sort_index方法。 语法 DataFrame_Name.sort_index(axis=0, ascending=True, inplace=False, ...
(1)使用df.sort_values(by=, ascending=) by:指定排序参考的键 ascending:默认升序 ascending=False:降序 ascending=True:升序 单个键或者多个键进行排序, 参数: 如下: 例一: # 按照开盘价大小进行排序 , 使用ascending指定按照大小排序 data.sort_values(by="open", ascending=True).head() 结果: 例二: #...
df.sort_values(by='column_name') 对多个列进行排序: df.sort_values(by=['column_name1', 'column_name2']) 按照降序排序: df.sort_values(by='column_name', ascending=False) 对缺失值进行处理: df.sort_values(by='column_name', na_position='last') # 将缺失值放在末尾 df.sort_values(by=...
axis = 1 给行名排序,ascending指定排序方法 dataframe.sort_index(axis = 1) sort_values方法 该方法根据数据进行排序,可以分为sort column和sort by column,注意加以区分。 sort 这种方法是从DataFrame中挑取出来具体的列,然后对该行进行排序。操作的是特定的行 ...
对pandas中的Series和Dataframe进行排序,主要使用sort_values()和sort_index()。 DataFrame.sort_values(by, axis=0, ascending=True, inplace=False, kind=‘quicksort’, na_position=‘last’) by:列名,按照某列排序 axis:按照index排序还是按照column排序 ...
df.sort_values(by=['column1', 'column2'], ascending=[True, False]) ``` 上述代码中,`column1`和`column2`分别表示需要排序的两列数据,并通过`ascending`参数指定了每一列的排序方式,True表示升序,False表示降序。 3. 按照索引排序 除了按照列数据进行排序外,我们还可以按照索引进行排序。在Pandas中,我们...
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]) image na_position 缺失值的位置处理:默认是最后,也可以放到最前面: image 上面默认是在末尾。也可以放在首位: ...
df.sort_index(axis=1,ascending=False) 值排序 代码语言:javascript 复制 #按值对Series进行排序,使用order(),默认空值会置于尾部 s=pd.Series([4,6,np.nan,2,np.nan])s.order()df.sort_values(by=['a','b'])#按列进行排序 排名 代码语言:javascript ...
df.sort_values(by=['Skill','EmpID'],ascending=[True,False]) 按两个差异顺序按两列中的值对df进行排序 首先,数据帧将基于“Skill”列中的值以升序排序。由于JavaScript列中的值Skill相同,因此它将按值EmpID降序排序。 返回类型是一个数据框。它不会修改原始数据框。
Pandas组内排序 因为第二个元素是子DataFrame,所以: for group_name, group_eles in group_column1: group_eles.sort_values(by='column2',ascending=False) 这样就实现了组内排序 以上总结了Pandas的基本排序,分组,组内排序,希望有用,更好的API请留言...