在sort_values方法中,通过by参数指定需要排序的列名。 使用sort_values方法进行降序排序: 设置ascending=False来进行降序排序。 python sorted_df = df.sort_values(by='数量(个)', ascending=False) (可选)将排序后的DataFrame赋值给新变量或覆盖原变量: 你可以将排序后的DataFrame赋值给一个新的变量,或者直接覆...
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学习笔记:pd.sort_values实现排序 二、特殊需求 使用sort_values...
# 按第一列降序 第二列升序排列df.sort_values(by=['col1','col2'], ascending=[False,True]) 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'...
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_...
date_frame.sort_values(by=['age']) 得到结果如下: 其中by=['age']表示按年龄排序,默认是升序排列,所以不需要指定ascending的值。 3 按年龄对行进行降序排列 若想按年龄降序排列数据框,可在python中输入如下语句: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 ...
importpandasaspd# 创建示例DataFramedata=pd.DataFrame({'Timestamp':['2023-10-01','2023-09-30','2023-10-02'],'Value':[100,95,102]})# 转换为日期时间格式并排序data['Timestamp']=pd.to_datetime(data['Timestamp'])data=data.sort_values(by='Timestamp',ascending=False)print(data) ...
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...
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...
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...