df.sort_values('A') 未指定Key参数时,按A列排序结果 # 指定Key参数时(先将A列值转成小写后排序) df.sort_values('A', key=lambda col: col.str.lower()) 指定Key参数时,按A列排序结果 2.4重置索引 在排序过程中,还可以引入ignore_index参数,来对行索引重新设置,如下: # ignore_index=True:索引会进...
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)对对象进行排序。 如果inplace 参数为 False ,则返回按标签排序的新 DataFrame,否则更新原始 DataFrame 并返回 None。 参数: axis:...
1、sort_index:顾名思义是根据index进行排序,常用的参数为: sort_index(axis=0,level=None,ascending:'Union[Union[bool, int], Sequence[Union[bool, int]]]'=True,inplace:'bool'=False,kind:'str'='quicksort',na_position:'str'='last',sort_remaining:'bool'=True,ignore_index:'bool'=False,key...
2.sort_values sort_values(# type: ignore[override]self,by,#两个数据,by=['p','gdp']axis:Axis=0,ascending=True,#顺序、倒序inplace:bool=False,#常用kind:str="quicksort",na_position:str="last",#对于nan值的处理ignore_index:bool=False,key:ValueKeyFunc=None,#函数,需要时可以用) ...
一,按照索引排序(sort by index) 对于一个Series或DataFrame,可以按照索引进行排序,使用sort_index()函数来实现索引的排序: DataFrame.sort_index(axis=0, level=None, ascending=True, inplace=False, kind='quicksort', na_position='last', sort_remaining=True, ignore_index=False, key=None) ...
docs解释：key：可调用，可选 如果不是None，则在排序前对索引值应用键函数。换句话说，foo被调用并...
key：可调用，可选 如果不是None，则在排序前对索引值应用键函数。换句话说，foo被调用并返回一个索引...
sort_index() 方法按索引对 DataFrame 进行排序。语法 dataframe.sort_index(axis, level, ascending, inplace, kind, na_position, sort_remaining, ignore_index, key)参数 这些参数都是 关键字参数。参数值描述 axis 01'index''columns' 可选。 默认值 0。 指定哪个轴排序 level StringNumberList of Strings...
sort_index(): 对DataFrame按索引排序。 一般情况下DataFrame的行索引都是单列索引,即数值型索引或指定的某一列作为行索引。如果行索引为多重索引,在不指定参数level时,会按多重索引中的第一个行索引进行排序。 ascending: 排序默认是升序排序,ascending参数默认为True,将ascending参数设置成False则按降序排序。
这里,阳哥来给大家分享下 在 Pandas 中排序的几种常用方法,主要包括 sort_index 和 sort_values 。 01、按索引排序 数据准备 文中主要使用了 pandas 和 numpy ,首先导入 Python 库,如下: import pandas as pd import numpy as np print(f'pandas version: {pd.__version__}') ...