pandas中的sort_values()函数原理类似于SQL中的order by,可以将数据集依照某个字段中的数据进行排序,该函数即可根据指定列数据也可根据指定行的数据排序。 二、sort_values()函数的具体参数 用法: DataFrame.sort_values(by=‘##’,axis=0,ascending=True,inplace=False,na_position=‘last’) 参数说明 三、sort...
二、sort_values()函数的具体参数 用法:DataFrame.sort_values(by=‘##’,axis=0,ascending=True, inplace=False, na_position=‘last’) 参数说明: 参数说明 by 指定列名(axis=0或’index’)或索引值(axis=1或’columns’) axis 若axis=0或’index’,则按照指定列中数据大小排序;若axis=1或’columns’,...
sort_values(key=lambda x: x.str.lower(),ascending=False) # 按索引列的字符串的小写降序排列 1.2 DataFrame.sort_values() by:str or list of str || Name or list of names to sort by. # by是区别于Series的部分 axis:{0 or ‘index’, 1 or ‘columns’}, default 0 ascending:bool or ...
data = df.sort_values(by=["B", "MD5"], ascending=[False, False]) # 删除MD5 data = data.drop(columns="MD5") # 把新的数据写入文件 data.to_csv('word_result.csv', mode='w', index=False) 上一篇Python strip方法的了解 下一篇Unix时间戳来源含义及与标准时间的互相转换(Python) 本文作者...
sort_values(by=['name'],na_position='first') > 9 apply 函数运用 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 # A B 两列都每个元素值都+1 df[['A', 'B']].apply(lambda x:x+1) 其他更高级应用,可以查看之前分享的文章Pandas数据分析,你不能不知道的技能 代码语言:javascript 代码...
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.pivot_table(values, index, columns, aggfunc) 生成透视表...
的另一个参数.sort_values()是ascending。默认情况下.sort_values()已经ascending设置True。如果您希望 DataFrame 按降序排序,则可以传递False给此参数: >>> 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...)city08 cylinders fuelType...mpgDat...
⼆、sort_values()函数的具体参数 ⽤法：DataFrame.sort_values(by=‘##’,axis=0,ascending=True, inplace=False, na_position=‘last’)参数说明 参数说明 by指定列名(axis=0或’index’)或索引值(axis=1或’columns’)axis若axis=0或’index’，则按照指定列中数据⼤⼩排序；若axis=1或’columns’...
Cards进行排序# 运行以下代码discipline.sort_values(['Red Cards', 'Yellow Cards'], ascending = False)pandas 中的 sort_values 函数用于对 DataFrame 或 Series 中的数据根据指定的列或索引进行排序。sort_values 函数可以用于按升序或降序对数据进行排序，并且支持多列排序。DataFrame.sort_values(by, axis=, ...
forcolindf1.columns: df1[col] = df1[col].str.extract(pat='\(([0-9]{1,}(?:\.[0-9]+)?)\)') # 剔除无用索引,重新排序 df1.index = df1.index.droplevel(level=0) df1.reset_index.sort_values(by='姓名',ascending=True).reset_index(drop=True) ...