这里我们使用sort_values方法,并且设置ascending=False来实现降序排序。 # 按照'分数'降序排序sorted_df=df.sort_values(by='分数',ascending=False)# 打印排序后的DataFrameprint("\n排序后的DataFrame:")print(sorted_df) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 4. 重置索引 排序后,默认情况下,索引不会重新编排。我们可以...
最后,我们需要重置索引,使数据框的索引重新按顺序排列: df_sorted.reset_index(drop=True,inplace=True) 1. 这里的drop=True表示丢弃原索引,inplace=True表示在原数据框上进行修改。 类图示例 DataFrame+DataFrame(data=None, index=None, columns=None, dtype=None, copy=False)+sort_values(by, axis=0, asce...
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...
官方文档:pandas.Series.sort_values 和pandas.DataFrame.sort_values 3、sort_values() 具体参数 格式如下: DataFrame.sort_values(by=‘进行排序的列名或索引值’, axis=0, ascending=True, inplace=False, kind=‘quicksort’, na_position=‘last’, ignore_index=False, key=None) 参数说明 by 指定要进行...
索引重置 df.sort_values(by='col1', ignore_index=True) key参数解释 data1 = pd.DataFrame({'col1': [2,1,9,8,7,4],'col2': [0,1,9,4,2,3],'col3': ['a','e','F','B','c','D'] })print(data1)''' col1 col2 col3 ...
# ignore_index=True：索引会进行重置 df.sort_values('brand', ignore_index=True)索引重新设置后结果...
Numpy数组中每一个元素都是同一个类型,这在数值计算和科学计算中,非常有用,但是不利于表示excel中的内容,因为excel中每一列的数据类型都不一样。这时候,Pandas数据框(DataFrame)派上用场了,相比较于numpy二维数组,有两个优点:1.数据框中的每一列可以不同的数据类型,方便表示excel中内容。2.有索引的功能。
如果要保留将要被设置为索引的列,可以设置drop=False。 df.set_index(“date”, drop=False) 3. 一些操作后重置索引 在处理 DataFrame 时,某些操作(例如删除行、索引选择等)将会生成原始索引的子集,这样默认的数字索引排序就乱了。如要重新生成连续索引,可以使用reset_index方法。
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。