DataFrame.sort_values(by,axis=0,ascending=True,inplace=False,kind='quicksort',na_position='last',# last,first;默认是lastignore_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
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] ) 参数na_position 缺失值的位置处理：默认是最后，也可以放到最前面：上面默认是在末尾。也可以放在首位：参数ignore_index 表示新生成的数据中...
sort_values(by=[2,3] ascending=False) 对于空值,统一放到末尾。如果想要改变,需要 na_position=first 或者替换值。 在之前的 b 上拼一个带有NaN的行,使用 na_position=first 调整 NaN 位置。 # b 上增加两行,含有NaN的数据 # 用np.nan添加空值 b = pd.DataFrame(np.random.randint(10, 100, 12)....
) #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...
按行值排序在 sort_values() 函数中设置 ascending, key, inplace 等参数的方式都与前面介绍的按列值排序相同。这里仅以按多行的值对数据排序为例。 df_sort=df_row.sort_values(by=['Richard','Paul'],axis=1,ascending=False) df_sort course3course1course2 Paul 93 91 72 Richard 85 85 81 Betty ...
一、sort_values()函数用途 pandas中的sort_values()函数原理类似于SQL中的order by,可以将数据集依照某个字段中的数据进行排序,该函数即可根据指定列数据也可根据指定行的数据排序。 二、sort_values()函数的具体参数 用法: DataFrame.sort_values(by=‘##’,axis=0,ascending=True,inplace=False,na_position=...
by: sort_values()的第一个参数by是必传参数,传入排序指定的基准列,传参可以用位置参数的方式,也可以用关键字参数的方式。如果对行排序,by参数必须传入列索引中的值,如果对列排序,by参数必须传入行索引中的值。 因为DataFrame中存储的每一列数据类型通常不一样,有些数据类型之间不支持排序,所以不一定能对列排序...
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 ...
DataFrame.sort_values(by, axis=0, ascending=True, inplace=False, kind='quicksort', na_position='last', ignore_index=False, key=None) 按任一轴上的值排序。 参数: by:str 或 str 列表 要排序的名称或名称列表。 如果axis为 0 或‘index’则by可能包含索引级别和/或列标签。
pandas中的sort_values函数用于对数据集进行排序。该函数类似于SQL中的order by语句，能够根据指定的列或行进行排序。以下是关于sort_values函数的主要参数和使用案例的详细说明：主要参数： axis：定义排序方向。 0：表示按行排序。 1：表示按列排序。 ascending：逻辑值，用于指定排序顺序。 True...