您可以使用or 中的kind参数来执行此操作,如下所示:.sort_values().sort_index() >>> 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 >>>df.sort_values(...by="city08",...ascending=False,...kind="mergesort"...)city08 cylinders fuelType...mpgData trany year2234Regular...YManual5-spd...
df1.sort_values(by=2,axis=1) 按row2排序数据框 Pandas.DataFrame.sort_index DataFrame.sort_index(axis=0, level=None, ascending=True, inplace=False, kind='quicksort', na_position='last', sort_remaining=True, ignore_index=False, key=None) 按标签(沿轴)对对象排序。 如果inplace参数为False,...
df.groupby('Category')['Values'].agg(['sum', 'mean', 'count']) 自定义个func,注意func的argument,如果前面划定是column, x就是Series, 如果没有划定,直接groupby(col).agg(),那么x就是dataframe def range_func(x): return x.max() - x.min() # Apply custom function result = df.groupby('...
1、按照values排序:sort_values(by,asceding,inplace,ignore_index),默认采用快排。书写结构和sql里面的order by是完全类似的。 2、按照index排序:sort_index(asceding,inplace,ignore_index)Note:这两个函数的ignore_index可以起到重新设置index的作用,故无需再调用reset_index() 五、重设Index与Columns_name ...
index =None,# 行索引默认columns=['Python','Math','En'])# 列索引# shape - 数据形状r1 = df.shape# (150, 3)print('数据形状:') display(r1)# dtypes - 数据类型r2 = df.dtypesprint('数据类型:') display(r2) index/columns/values - 查看索引 - 行/列/属性 ...
索引有一个名字(在MultiIndex的情况下,每一层都有一个名字)。而这个名字在Pandas中没有被充分使用。一旦在索引中包含了列,就不能再使用方便的df.column_name符号了,而必须恢复到不太容易阅读的df.index或者更通用的df.loc[]。有了MultiIndex。df.merge--可以用名字指定要合并的列,不管这个列是否属于索引。
df.sort_index(axis=1)# 会把列按列名顺序排列 2、数值排序sort_values() df.Q1.sort_values()df.sort_values('Q4')df.sort_values(by=['team', 'name'],ascending=[True, False]) 其他方法: s.sort_values(ascending=False) # 降序s.sort_values(inplace=True...
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
Use sort_values() to reorder rows by column values. Apply sort_index() to rearrange rows by the DataFrame’s index. Combine both methods to explore your data from different angles. Updated Dec 21, 2024 · 4 min read Contents Using Pandas to Sort Columns Sort columns by a single variable...
df.sort_values(by='column_name', ascending=True) 9. 使用reset_index()重置索引: df.reset_index(drop=True) # 重置索引并删除原索引列 这些只是pandas中索引和选择数据的一些基本技巧和方法,实际应用中还有很多其他功能可以帮助你更高效地处理数据。