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] ) 参数na_position 缺失值的位置处理：默认是最后，也可以放到最前面：上面默认是在末尾。也
ascending=False:降序 ascending=True:升序 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: # 按照多个键进行排序 data.sort_values(by=['open', 'high']) 结果: (2)使用df.sort_index(ascending=)给索引进...
sort_values(by, ascending) 参数说明 by:列名,依旧该列进行排序 ascending:确定排序方式,默认为True(降序) 实例 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 #dataFrame:''' a_name b_name01141252236'''print(dataFrame.sort_values
df1.sort_values(by=2,axis=1) 按row2排序数据框 Pandas.DataFrame.sort_index DataFrame.sort_index(axis=0, level=None, ascending=True, inplace=False, kind='quicksort', na_position='last', sort_remaining=True, ignore_index=False, key=None) 按标签(沿轴)对对象排序。 如果inplace参数为False,...
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([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...
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...mpgDat...
(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 ...
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 ...