下面对sort_values中几个常用的参数进行讲解,它的具体语法如下: sort_values(by=[列表],ascending=[True or False], axis=(1 or 0)) 其中by后面为要排序的列,可以是一列,也可以是多列。表示首先按第一列,再依次按后面的列进行排序。 ascending=True表示按升序排列,否则为降序排列,默认按升序排列。 axis=1...
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...
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...
使用sort_values()方法,你可以根据指定的列对DataFrame进行排序。该方法的主要参数包括: by:指定用于排序的列名或列名列表。 ascending:指定排序方式,默认为True(升序),设置为False则为降序。如果是对多列进行排序,可以传递一个布尔值列表来分别指定每列的排序方式。 inplace:是否在原地修改DataFrame,默认为False(不修...
sort_values 方法中有一个参数 ascending (升序),默认为True 如果不显式指定该参数,通过by这个参数指定排序指标,就表示按该指标的升序进行排序。 由于返回结果就是一个DataFrame对象,所以两句代码可以按照如下方式合并。 import pandas as pd import numpy as np #df = pd.read_csv("Salaries.csv") #df_sorted...
print(df.sort_values(ascending=False)) 1. 2. 3. 4. 可得: DataFrame 类型中: DataFrame.sort_values(by, axis=0, ascending=True) 不止一列值,by指定一个索引值,axis指定行或列: values = [[9,3,1],[1,8,4],[2,0,5]] df = pd.DataFrame(values, index=['0', '2', '1'], columns...
dataframepython 排序 dataframe的排序 1.数据排序 DataFrame.sort_values(by,axis=0,ascending=True,inplace=False,kind="quicksort",na_position="last",ignore_index=False) """ by:要排序的名称列表 axis:轴,0表示行,1表示列 ascending:升序或者降序排列,默认是True,升序...
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) ...
# 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'...
df.sort_index(axis=1,ascending=False,inplace=True) display(df) 结果如下: 3、值排序:df.sort_values() ① 对某一列进行升序排列(有实际意义) df = pd.DataFrame({"A":[3,1,5,9,7],"D":[4,1,2,5,3],"C":[3,15,9,6,12],"B":[2,4,6,10,8]}, ...