然而,如果Sort_Values排序结果不正确,可能是由以下几个原因导致的: 数据类型不匹配:在进行排序操作时,Pandas会根据数据类型进行排序。如果数据类型不匹配,可能会导致排序结果不正确。在使用Sort_Values函数时,可以通过指定数据类型或使用astype函数进行数据类型转换,以确保排序结果正确。 缺失值处理:如果数据中存在缺失值(...
importpandasaspd# 创建一个包含数字的DataFramedata={'Numbers':[10,5,3,8,2]}df=pd.DataFrame(data)# 将Numbers列的数据类型转换为数值型df['Numbers']=df['Numbers'].astype(int)# 按照Numbers列进行升序排序df_sorted=df.sort_values(by='Numbers')print(df_sorted) 在上述示例中,我们首先将Numbers列的...
3,10,5])s1=s.sort_values(na_position='first')# 按值排序，默认升序, 缺失值放在最上面 ...
第一种:设置传值覆盖 df=df.sort_values(by=['col1','col2']) 第二种:设置本体覆盖,即设置inplace=True df.sort_values(by=['col1','col2'],inplace=True) 以上两种均能成功,得到结果如下:
pandas中使用sort_values函数排序不成功的问题。 以为排序成功了、但是没有。然后打印出排序的顺序又是没啥问题的, 问题:遇到排序问题,使用下面的语句对pandas的某列进行排序时,发现根本没排序成功。 解决方案:这里牵扯到很重要的参数inplace,默认的inplace设置是False,并没有对本体进行覆盖,所以解决方法有两个:...
sort_values会返回一个副本，原来的dataframe并没有改变。赋值回去或者加inplace=True就可以了。
无论出于何种原因，您似乎正在处理一列字符串，而sort_values返回的是一个lexsorted结果。举个例子 ...
pandas sort_values失败,不成功,1.检查需要做排序的那个列,他的值是否市数值类型,如果不是,改成数值类型就好了。
shenpi.sort_values(by=['apply_date'],ascending=True,inplace=True)shenpi.reset_index(drop = True)
可以是一个或者多个字段的排序,通过列表的形式指定: 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]) image na_position 缺失值的位置处理:默认是最后,也可以放到最前面: ...