# df['column_to_sort'] = df['column_to_sort'].astype(str) # 3. 一旦列的数据类型正确设置,就可以使用sort_values方法进行排序 # 如果按照升序排序: # df_sorted = df.sort_values(by='column_to_sort') # 如果按照降序排序: # df_sorted = df.sort_values(by='column_to_sort', ascending=F...
2. 按值排序 sort_values(by='column name') 根据某个唯一的列名进行排序,如果有其他相同列名则报错。 df4 = pd.DataFrame(np.random.randn(3, 5))print(df4)#按值排序df4_vsort = df4.sort_values(by=0, ascending=False)print(df4_vsort) 0 1 2 3 40-0.579405 1.055458 -2.274356 -1.215769 1....
>>>df.sort_values(...by="city08",...ascending=False...)city08 cylinders fuelType...mpgData trany year9234Regular...YAutomatic4-spd19932234Regular...YManual5-spd19857234Regular...YAutomatic3-spd19938234Regular...YManual5-spd199376234Regular...YManual5-spd1993...58108Regular...NAutomatic3...
sort_values(by=column)[-n:] tips.groupby('smoker').apply(top) 如果传入apply的方法里有可变参数的话,我们可以自定义这些参数的值: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 tips.groupby(['smoker','day']).apply(top,n=1,column='total_bill') 从上面的例子可以看出,分组键会跟原始对象...
Using Pandas to Sort by Rows Pandas Sort Values Interactive Example Further Learning Finding interesting bits of data in a DataFrame is often easier if you change the rows' order. You can sort the rows by passing a column name to .sort_values(). In cases where rows have the same value ...
(1)使用df.sort_values(by=, ascending=) 参数: by:指定排序参考的键 单个键或者多个键进行排序 ascending:默认升序 ascending=False:降序 ascending=True:升序 如下: 例一: # 按照开盘价大小进行排序 , 使用ascending指定按照大小排序 data.sort_values(by="open", ascending=True).head() 结果: 例二:...
df.sort_values(by='column_name', ascending=False) 对缺失值进行处理: df.sort_values(by='column_name', na_position='last') # 将缺失值放在末尾 df.sort_values(by='column_name', na_position='first') # 将缺失值放在开头 高级排序操作 除了基本的排序操作,Pandas还提供了一些高级的排序功能,以满...
对pandas中的Series和Dataframe进行排序,主要使用sort_values()和sort_index()。 DataFrame.sort_values(by, axis=0, ascending=True, inplace=False, kind=‘quicksort’, na_position=‘last’) by:列名,按照某列排序 axis:按照index排序还是按照column排序 ...
Pandas Series.sort_values() function is used to sort values on Series object. It sorts the series in ascending order or descending order, by default it
df.sort_values('column_name') # 按照多个列的值排序 df.sort_values(['column_name1', 'column_name2'], ascending=[True, False]) # 按照索引排序 df.sort_index()数据分组和聚合函数说明 df.groupby(column_name) 按照指定列进行分组; df.aggregate(function_name) 对分组后的数据进行聚合操作; df....