一、sort_values() 1.1 series.sort_values() 1.2 DataFrame.sort_values() 二、sort_index() DataFrame 和 Series 都可以用.sort_index()或.sort_values() 进行排序。 DataFrame 里面提供的 .sort_index() 通过索引的排序,来对值进行排序。 一、sort_values() 真真正正的在指定轴上根据数值进行排序,默认升...
unsorted_df.sort_index(axis=0) #按照行标签降序排序unsorted_df.sort_index(ascending=False) #按照列标签进行排序unsorted_df.sort_index(axis=1)
sort_index方法用于对DataFrame或Series的索引进行排序。默认情况下,它会按照索引的升序排序。如果想要按照降序排序,可以设置参数ascending为False。 对整个DataFrame进行排序我们可以使用sort_index方法对整个DataFrame进行排序,如下所示: import pandas as pd data = {'A': [1, 3, 2], 'B': [4, 1, 3]} df ...
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) 参数axis用于...
pandas 的 dataframe 数据对象有两种的排序方式,一种是根据索引标签(index label)排序,另一种是按照指定某一列的值(value)排序,它们分别对应sort_index函数和sort_values函数。 1按索引标签排序 1.1按行索引标签排序 1.2按列索引标签排序 2按值排序 3排序算法 ...
python pandas sort_index()方法专门用于对index排序。下面看一下具体用法: 1、对行index排序 2、行index降序排列 3、给列index排列 哈哈,以上就是sort_index()最常见的几种方法。有兴趣欢迎关注公众号:pythonx小工具。一起学习python和pandas...python pandas sort_values()方法的使用 sort_values()是pandas中...
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...
sort_values 代码语言:python 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 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 ...
一、sort_values DataFrame.sort_values(by, axis=0, ascending=True, inplace=False, kind='quicksort', na_position='last') 参数说明 axis:{0 or ‘index’, 1 or ‘columns’}, default 0,默认按照索引排序,即纵向排序,如果为1,则是横向排序 ...
sort_index(axis=0, ascending=True, inplace=True) axis:1轴,0轴(默认)。 ascending:默认True升序,False降序。 inplace:默认为False,删除重复项后返回副本。True,直接在原数据上删除重复项。 # 初始的Series,DataFrameseries=pd.Series(np.arange(4),index=['a','c','d','b'])df=pd.DataFrame(np.ara...