在Pandas库中,sort_index和sort_values是用于对DataFrame和Series进行排序的常用方法。它们的功能和应用场景有所不同,但都能帮助我们快速地整理和获取数据。下面我们将深入探讨这两个方法的使用和注意事项。一、sort_index方法sort_index方法用于对DataFrame或Series的索引进行排序。默认情况下,它会按照索引的升序排序。如...
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...
defsort_values(self,axis:Any=0,ascending:bool|int|Sequence[bool|int]=True,# ascending = True 默认升序排列;inplace:bool=False,# If True, perform operation in-place.kind:str="quicksort",na_position:str="last",# Argument ‘first’ puts NaNs at the beginning, ‘last’ puts NaNs at the ...
) #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。 参数解释: axis:默认情况下,axis=0,按照...
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 ...
2. df. sort_index() 作用:默认根据行标签对所有行排序,或根据列标签对所有列排序,或根据指定某列或某几列对行排序。 注意:df. sort_index()可以完成和df. sort_values()完全相同的功能,但python更推荐用只用df. sort_index()对“根据行标签”和“根据列标签”排序,其他排序方式用df.sort_values()。
pandas 数据排序.sort_index()和.sort_values() importpandasaspd 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()...
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) ...
就地使用 .sort_values() 就地使用 .sort_index() 结论 学习Pandas排序方法是开始或练习使用 Python进行基本数据分析的好方法。最常见的数据分析是使用电子表格、SQL或pandas 完成的。使用 Pandas 的一大优点是它可以处理大量数据并提供高性能的数据操作能力。
pandas常⽤操作详解——排序函数sort_values（）和 sort_index（）sort_values(by=None)函数介绍：功能：以dataframe中的数据值为依据进⾏排序 参数解释：by为⼀个列表，列表中的元素为排序所参考列的列名；当列表中有多个元素时，dataframe按照元素顺序依次进⾏排序举例说明：import pandas as pd import numpy ...