x.sort_index(ascending =False) 二、sort_values DataFrame.sort_values(by, axis=0, ascending=True, inplace=False, kind='quicksort', na_position='last') 参数说明: axis:默认按照索引排序,即纵向排序,如果为1,则是横向排序 by:如果axis=0,那么by="列名";如果axis=1,那么by="行名"; ascending:布...
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,默认是纵轴axis=0 ascending:排序结果是升序还是...
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。 如果axis 为1 或 ‘...
#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,按照行...
sort_values() 是pandas 库中用于对 DataFrame 或 Series 中的数据进行排序的函数。它可以根据一列或多列的值对数据进行升序或降序排序。 2. 主要参数及其含义 by: 指定用于排序的列名或列名的列表。如果是 DataFrame,则可以指定一个或多个列名;如果是 Series,则通常不需要此参数,因为 Series 默认按值排序。 axis...
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 ...
DataFrame.sort_values(by, axis=0, ascending=True, inplace=False, kind='quicksort', na_position='last', ignore_index=False, key=None) 参数axis用于指定用于排序的轴,默认值是0(行),也可以设置为1(列)。如果axis=0,那么参数by用于指定某一个行索引的名称;如果axis=1,那么参数by用于指定某一个列名...
pandas 数据排序.sort_index()和.sort_values() importpandasaspd df=pd.DataFrame(……) 说明:以下“df”为DataFrame对象。 1. 2. 3. 1. df. sort_values() 作用:既可以根据列数据,也可根据行数据排序。 注意:必须指定by参数,即必须指定哪几行或哪几列;无法根据index名和columns名排序(由.sort_index()...
sort_values(by=['数学','语文'],ascending=False).tail(3)) #筛选数学大于90的 print(df.loc[df['数学']>=90]) #筛选数学大于等于90,且语文小于60的 print(df.loc[(df['数学']>=90) & (df['语文']<60)]) #筛选数学或语文大于60分,爱英语排序 print(df.loc[(df['数学']>=60) | (df[...
s.sort_values(ascending = False) # 降序 s.sort_values(inplace = True) # 修改生效 s.sort_values(na_position = 'first') # 空值在前 # df按指定字段排列 df.sort_values(by = ['team']) df.sort_values('Q1') # 按多个字段,先排team,在同team内再看Q1 ...