x.set_index('x1',inplace=True) x.sort_index(ascending =False) 二、sort_values DataFrame.sort_values(by, axis=0, ascending=True, inplace=False, kind='quicksort', na_position='last') 参数说明: axis:默认按照索引排序,即纵向排序,如果为1,则是横向排序 by:如果axis=0,那么by="列名";如果axi...
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)对对象进行排序。 如果inplace 参数为 False ,则返回按标签排序的新 DataFrame,否则更新原始 DataFrame 并返回 None。 参数: axis:...
一,按照索引排序(sort by index) 对于一个Series或DataFrame,可以按照索引进行排序,使用sort_index()函数来实现索引的排序: DataFrame.sort_index(axis=0, level=None, ascending=True, inplace=False, kind='quicksort', na_position='last', sort_remaining=True, ignore_index=False, key=None) 参数axis用于...
1、sort_index:顾名思义是根据index进行排序,常用的参数为: sort_index(axis=0,level=None,ascending:'Union[Union[bool, int], Sequence[Union[bool, int]]]'=True,inplace:'bool'=False,kind:'str'='quicksort',na_position:'str'='last',sort_remaining:'bool'=True,ignore_index:'bool'=False,key...
使用sort_index() 方法对行标签排序,指定轴参数(axis)或者排序顺序。或者可以对 DataFrame 进行排序。默认情况下,按照行标签序排序。 import pandas as pd import numpy as np unsorted_df= pd.DataFrame(np.random.randn(10,2),index=[1,4,6,2,3,5,9,8,0,7],columns=['col2','col1']) ...
DataFrame.sort_values(by, axis=0, ascending=True, inplace=False, kind='quicksort', na_position='last') axis:{0 or ‘index’, 1 or ‘columns’}, default 0,默认按照列排序,即纵向排序;如果为1,则是横向排序。 by:str or list of str;如果axis=0,那么by="列名";如果axis=1,那么by="行名...
pandas 的 dataframe 数据对象有两种的排序方式,一种是根据索引标签(index label)排序,另一种是按照指定某一列的值(value)排序,它们分别对应sort_index函数和sort_values函数。 1按索引标签排序 1.1按行索引标签排序 1.2按列索引标签排序 2按值排序 3排序算法 ...
Series当中的排序方法有两个,一个是sort_index,顾名思义根据Series中的索引对这些值进行排序。另一个是sort_values,根据Series中的值来排序。这两个方法都会返回一个新的Series: 索引排序 对于DataFrame来说也是一样,同样有根据值排序以及根据索引排序这两个功能。但是由于DataFrame是一个二维的数据,所以在使用上会有...
sort_values(# type: ignore[override]self,by,#两个数据,by=['p','gdp']axis:Axis=0,ascending=True,#顺序、倒序inplace:bool=False,#常用kind:str="quicksort",na_position:str="last",#对于nan值的处理ignore_index:bool=False,key:ValueKeyFunc=None,#函数,需要时可以用) ...
df.sort_index(axis=1) #按“列标签”升序排序 a b c 2 4 1 1 0 3 2 3 1 2 3 8 3 1 2 2 3.指定“多列”排序(不推荐) #先按b列“降序”排列,因为b列中有相同值,相同值再按a列的“升序”排列df.sort_index(by=['b','a'],ascending=[False,True])b a c1328321202332141#先按a列“...