sort_index():根据行或列的索引进行排序。 实例 操作方法说明示例 按值排序df.sort_values(by, ascending)按照指定的列(by)排序,ascending控制升序或降序,默认为升序df.sort_values(by='Age', ascending=False) 按索引排序df.sort_index(axis)按照行或列的索引排序,axis控制按行或列排序df.sort_index(axis=0...
df.ix[row_index, column_name] # 选择指定的列 df.filter(items=['column_name1', 'column_name2']) # 选择列名匹配正则表达式的列 df.filter(regex='regex') # 随机选择 n 行数据 df.sample(n=5)数据排序函数说明 df.sort_values(column_name) 按照指定列的值排序; df.sort_values([column_name1...
unsorted_df.sort_index(axis=0) #按照行标签降序排序unsorted_df.sort_index(ascending=False) #按照列标签进行排序unsorted_df.sort_index(axis=1)
`df.sort_index()` 是 Pandas DataFrame 对象的一个方法,用于根据索引对 DataFrame 进行排序。默认情况下,它会按照升序(ascending order)对索引进行排序,但你也可以通过参数指定降序(descending order)。 ### 基本用法 假设你有一个 DataFrame `df`,你可以直接调用 `df.sort_index()` 来根据索引进行排序: impor...
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...
df.sort_values(by=['aqiLevel','bWendu'], ascending=[True, False], inplace=True) #将eg 2025-02-01 改为 提取到月份,且不要横线 如202502df['date'] = df['date'].str.replace('-','').str.slice(0, 6)#使用正则表达式处理 eg 将2025年01月02日中的年月日去掉,得到20250102df['date'...
index(x) df_sorted = df.sort_values(by='name', key=lambda x: x.map(custom_sort)) print(df_sorted) Python Copy输出为:name score 4 Eve 95 1 Bob 90 0 Alice 85 2 Cathy 75 3 David 80 Python Copy通过上述代码,我们成功按照自定义的顺序对 name 列进行了排序。
df.sort_values(by=['a','b'], inplace=True)print(df) 打印结果如下: b a d c 1 3 1 4 5 2 5 1 4 3 3 5 1 6 2 0 2 4 1 5 排序算法 sort_index() 和 sort_values() 都提供了 kind 参数来指定排序算法,可选项有{'quicksort', 'mergesort', 'heapsort'},分别表示快排、二路归并...
df=pd.DataFrame(……) 说明:以下“df”为DataFrame对象。 1. 2. 3. 1. df. sort_values() 作用:既可以根据列数据,也可根据行数据排序。 注意:必须指定by参数,即必须指定哪几行或哪几列;无法根据index名和columns名排序(由.sort_index()执行) ...
1、索引排序df.sort_index() 2、数值排序sort_values() 3、混合排序 四、添加修改 1、修改数值 2、替换数据 3、填充空值 4、修改索引名 5、增加列 6、插入列df.insert() 7、指定列df.assign() 8、执行表达式df.eval() 9、增加行 10、追加合并 11、删除 12、删除空值 五、高级过滤 1、df.where() ...