df.sort_values([column_name1, column_name2], ascending=[True, False]) 按照多个列的值排序; df.sort_index() 按照索引排序。实例 # 按照指定列的值排序 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...
import pandas as pd # 读取数据集,假设数据存储在名为df的DataFrame中 df = pd.DataFrame(data) # 按照某一列的值进行排序,假设排序的列名为'column_name' df_sorted = df.sort_values(by='column_name', ascending=False) # 打印排序后的结果 print(df_sorted) 以上就是在pandas中按降序排序数据的方法。
>>>df.sort_values(...by="city08",...ascending=False...)city08 cylinders fuelType...mpgData trany year9234Regular...YAutomatic4-spd19932234Regular...YManual5-spd19857234Regular...YAutomatic3-spd19938234Regular...YManual5-spd199376234Regular...YManual5-spd1993...58108Regular...NAutomatic3...
注意:这里的'value_column_name'应该替换为你实际想要排序的值列的名称。 如果需要,调整排序顺序(升序或降序): sort_values函数的ascending参数可以控制排序的顺序。默认为True(升序),设置为False则为降序。 显示或保存排序后的数据透视表: 最后,你可以打印或保存排序后的数据透视表。 python print(sorted_pivot_tabl...
df.sort_values(by='column_name', ascending=True) ``` 其中,`column_name`是需要排序的列的名称,`ascending`参数用于指定是升序还是降序排序,默认为True表示升序排序。 2. 按照多列数据排序 除了按照单个列的数据进行排序外,我们还可以按照多个列的数据进行排序。在`sort_values()`方法中,我们可以通过传入一个...
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。
print(df.head(2)) # 查看 DataFrame 的基本信息 print(df.info()) # 获取描述统计信息 print(df.describe()) # 按年龄排序 df_sorted=df.sort_values(by='Age',ascending=False) print(df_sorted) # 选择指定列 print(df[['Name','Age'
(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: ...
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 ...