df.sort_values('Name') df.sort_values('Length') df.sort_values('High', ascending=False) # 降序 df.sort_values(['Length', 'High']) df.sort_values(['Length', 'High'], ascending=[True, False]) # 多字段排序 1. 2. 3. 4. 5. 3.自定义排序 映射方式 # 输出并非预期 df.sort_valu...
pandas 库的 sort_values() 函数可以对 Dataframe 的数据集按照某个字段中的数据进行排序。该函数可以指定列数据或行数据进行排序,可以是单个,也可以是 多个(以前经常用来处理单列/行数据,忘记了 sort_values() 也可以处理多列/行数据)。 series 也有 一个 sort_values() 函数,但在参数上稍有区别。 官方文档:...
一、背景 利用pd.sort_values可以实现对数据框的排序。 DataFrame.sort_values(by,# 排序字段axis=0,#行列ascending=True,# 升序、降序inplace=False,# 是否修改原始数据框kind='quicksort',# 排序方式na_position='last',# 缺失值处理方式ignore_index=False,# 忽略索引key=None)# 函数 可以参考:Python学习笔...
'''# 默认字母排序 ASCII码data1.sort_values(by='col3')# 先转换为小写字母再排序data1.sort_values(by='col3', key=lambdax: x.str.lower()) 参考链接:Pandas之排序函数sort_values() 参考链接:pandas中sort_values()使用 参考链接:图解pandas的排序sort_values机制 参考链接:pandas.DataFrame.sort_value...
DataFrame数据排序主要使用sort_values()方法,该方法类似于sql中的order by。sort_values()方法可以根据指定行/列进行排序。 语法如下:sort_values(by, axis=0, ascending=True, inplace=False, kind=‘quicksort’, na_position=‘last’,ignore_indexFalse, key: ‘ValueKeyFunc’ = None) ...
python中sort_values用法 sort_values是pandas库中DataFrame和Series对象的方法,用于按照指定的列或索引对数据进行排序。 具体使用方法如下: 1.对DataFrame进行排序: df.sort_values(by='column_name', ascending=True/False) 其中,by参数指定要排序的列名,ascending参数指定升序或降序排列。 2.对Series进行排序: s....
本节主要介绍pandas中常用的排序方法,主要有sort_index、sort_values、rank等3个,首先看一下官方的帮助: 一、方法简介 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...
一、sort_values函数(python-pandas库) sort_values(by,axis=0,ascending=True,inplace=False,kind='quicksort',na_position='last') 参数说明: by:可以填入字符串或者字符串组成的列表。也就是说,如果axis=0,那么by="列名";如果axis=1,那么by="行名"。
一、sort_values()函数用途 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: 1DataFrame.sort_values(by=‘##',axis=0,ascending=True, inplace=False, na_positio...
df_sc=scores.sort_values(by='mike',ascending=True) df_sc 对第0行进行升序排序: scores.sort_values(by=0,axis=1,ascending=True) 最后,我们再尝试对第1行进行升序,第0行进行降序: scores.sort_values(by=[1,0],axis=1,ascending=[True,False] 可以看到,在输出的结果中,数据表的第0列并没有完全降...