DataFrame.sort_values() 是Pandas 库中用于对 DataFrame 进行排序的方法。该方法根据指定的列(或列的组合)中的值对数据进行排序。下面是对 sort_values() 方法的详细解释以及如何使用它的示例。 DataFrame.sort_values() 方法的作用和参数 sort_values() 方法的作用是根据指定的列(或列的组合)中的值对 DataFrame...
将整个DataFrame中的数值“98,76,99”一次替换为“0”。 21.2排序 既可以将某一列作为关键字段排序,也可以将几个列分别作为主、次关键字段进行排序。排序既可以按升序排序,也可以按降序排序。 函数sort_values()的语法格式如下: df.sort_values(by=[“col1”,”col2”,...,”coln”],ascending=False) 其中...
步骤3: 使用sort_values方法进行排序 现在我们准备使用sort_values方法对DataFrame进行排序。我们希望根据“分数”这一列从大到小进行排序。 # 使用sort_values方法进行排序,ascending参数设置为False表示降序sorted_df=df.sort_values(by='分数',ascending=False)print("\n排序后的DataFrame:")# 输出说明print(sorted_...
步骤3:使用sort_values方法对DataFrame进行排序 现在我们已经创建了一个DataFrame,接下来我们将使用sort_values方法对其进行排序。sort_values方法是pandas中用于对DataFrame进行排序的函数。 sorted_df=df.sort_values(by='Age') 1. 这段代码将按照“Age”列的值对DataFrame进行升序排序,并将结果存储在sorted_df变量中。
简介:【5月更文挑战第2天】使用Python pandas的sort_values()方法可按一个或多个列对DataFrame排序。示例代码展示了如何按'Name'和'Age'列排序 DataFrame。先按'Name'排序,再按'Age'排序。sort_values()的by参数接受列名列表,ascending参数控制排序顺序(默认升序),inplace参数决定是否直接修改原DataFrame。
对数据进行排序,用到了sort_values,by参数可以指定根据哪一列数据进行排序。ascending是设置升序和降序。 按第一关键字,第二关键字进行排序。 sort_values其它参数:axis=0或者1 纵向排序还是横向; na_position='last' 将空值排在最后。kind和inplace是排序的具体方式,一般数据用不到。编辑...
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: >>> >>> df.sort_values( ... by="city08", ... ascending=False ... ) city08 cylinders fuelType ... mpgData trany year 9 23 4 Regular .....
1、pandas.dataframe.sort_values DataFrame.sort_values(by,axis=0,ascending=True,inplace=False, kind='quicksort', na_position='last') Sort by the values along either axis 参数: by : str or list of str Name or list of names which refer to the axis items. axis : {0 or ‘index’, ...
Pandas 纳入了大量库和一些标准的数据模型,提供了高效地操作大型数据集所需的工具。Pandas提供了大量能使我们快速便捷地处理数据的函数和方法。你很快就会发现,它是使Python成为强大而高效的数据分析环境的重要因素之一。本文主要介绍一下Pandas中pandas.DataFrame.sort_values方法的使用。
1.2 sort_values用法 同样,sort_values可以将DataFrame按指定值的大小顺序重新排列,其用法如下: data_2=data.sort_values(by='col_2',ascending=False,na_position='first',axis=0) #按对应值与7运算余数大小来排列 data_3=data.sort_values(by='col_2',,ascending=False,key=lambda x:x%7) ...