一、sort_values() 1.1 series.sort_values() 1.2 DataFrame.sort_values() 二、sort_index() DataFrame 和 Series 都可以用.sort_index()或.sort_values() 进行排序。 DataFrame 里面提供的 .sort_index() 通过索引的排序,来对值进行排序。 一、sort
sorted_df = df.sort_index() print(sorted_df) 输出: A B 0 1 4 1 3 1 2 2 3 如上所示,sort_index方法按照索引的升序对整个DataFrame进行了排序。 对指定列进行排序我们还可以使用sort_index方法对DataFrame中的指定列进行排序,如下所示: import pandas as pd data = {'A': [1, 3, 2], 'B':...
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 ...
sorted_index :pandas.Index indexer :numpy.ndarray, optional 指数本身所排序的指数。 例子#1:使用Index.sort_values()函数对索引中存在的值进行排序。 # importing pandas as pdimportpandasaspd# Creating the indexidx=pd.Index(['Beagle','Pug','Labrador','Sephard','Mastiff','Husky'])# Print the ind...
#根据每人的身高进行排序df1.sort_values(by=['height']) #先以身高排序,身高相同按年龄由低到高排序df1.sort_values(by=['height','age']) sort_values()函数介绍: 功能:以dataframe中的索引为依据进行排序,通过传递axis参数和排序顺序,可以对dataframe进行排序。
DataFrame 和Series也可以使用sort_values()函数对数据值进行排序: DataFrame.sort_values(by, axis=0, ascending=True, inplace=False, kind='quicksort', na_position='last', ignore_index=False, key=None) 参数axis用于指定用于排序的轴,默认值是0(行),也可以设置为1(列)。如果axis=0,那么参数by用于指...
Pandas中的sort_values和sort_index方法的使用说明：sort_values方法： 功能：根据指定轴上的数值进行排序，默认为升序。 Series.sort_values： inplace：若设置为True，则在原Series上进行修改并返回None；若设置为False，则返回一个新的按值排序的Series。 na_position：缺失值的位置，默认为&rdquo...
DataFrame.sort_values(by, axis=, ascending=True, inplace=False, kind='quicksort', na_position='last', # last，first；默认是last ignore_index=False, key=None)参数的具体解释为：by：表示根据什么字段或者索引进行排序，可以是一个或多个axis：排序是在横轴还是纵轴，默认是纵轴ax...
对Series排序时,level参数、ascending参数、inplace参数、kind参数、na_position参数、sort_remaining参数、ignore_index参数的功能与DataFrame排序时一样。 2. 按列进行排序 sort_values(): 对Series按列排序。 Series只有一列数据,所以按列排序时,不需要指定列,没有by参数,也不可以设置axis参数为1,否则会报错。当然...
本节主要介绍pandas中常用的排序方法,主要有sort_index、sort_values、rank等3个,首先看一下官方的帮助: 一、方法简介 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...