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...
sort_index(axis=0,ascending=True) axis:针对 X 轴进行排序,默认 0 轴 ascending:升序还是降序排列,默认 True 升序排列 示例: 3.3.3 针对数据的排序方法 使用sort_values() 方法在指定轴上根据数值进行排序,默认升序 Series 语法格式: Series.sort_values(axis=0, ascending=True) axis:针对 X 轴进行排...
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('C...
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....
In [64]: s.sort_index() Out[64]: 0 a 2 c 3 b 4 e 5 d dtype: object In [65]: s.sort_index().loc[1:6] Out[65]: 2 c 3 b 4 e 5 d dtype: object 但是,如果两者中至少有一个缺失且索引未排序,则会引发错误(因为否则会在计算上昂贵,以及对于混合类型索引可能会产生歧义)。例如...
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 (this is common if you sort ...
df.sort_values(by=['column_name1', 'column_name2'], ascending=[True, False]) 根据索引进行排序: df.sort_index() 自定义排序规则: df.sort_values(by='column_name', key=lambda x: x.str.lower()) # 按照小写字母进行排序 保持原始索引顺序的排序: df.sort_values(by='column_name').reset_...
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...
在Pandas中,我们可以使用`sort_values()`方法的`key`参数来实现按照特定条件排序。示例如下: ```python df.sort_values(by='column_name', key=lambda x: x.str.lower()) ``` 上述代码中,`column_name`表示需要排序的列的名称,`key`参数接收一个函数,该函数将应用于需要排序的列的数据,用于生成排序的...