排序sort_values(by, ascending)根据某列的值进行排序,ascending控制升降序df.sort_values(by='column') 排序sort_index(axis)根据行或列的索引进行排序df.sort_index(axis=0) 分组聚合groupby(by)按照某列进行分组后,应用聚合函数df.groupby('column') ...
sort_index(axis = 1, ascending = False)) 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 print('\n按照值排序:\n', frame1.sort_values(by = ['a', 'b'])) 本文参与 腾讯云自媒体同步曝光计划,分享自微信公众号。 原始发表:2021-01-20,如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除 python...
(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: #...
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False给此参数: >>> 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 >>>df.sort_values(...by="city08",...ascending=False...)city08 cylinders fuelType...mpgData trany year9234Regular...YAutomatic4-...
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。
df.sort_values('column_name') # 按照多个列的值排序 df.sort_values(['column_name1', 'column_name2'], ascending=[True, False]) # 按照索引排序 df.sort_index()数据分组和聚合函数说明 df.groupby(column_name) 按照指定列进行分组; df.aggregate(function_name) 对分组后的数据进行聚合操作; df....
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...
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 ...
"column3":"col3" } ) mapping-relation:函数 df1 = df.rename(columns=str.lower) rename()不仅作用于列,也可以作用于行 排序 1.对内容排序 DataFrame.sort_values(by, axis=0, ascending=True, inplace=False, kind='quicksort', na_position='last', # last,first;默认是last ...
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() 1. 结果:例二: # 按照多个键进行排序data.sort_values(by=['open', 'high']) 1. 结果: (2)使用df.sort_index(ascend...