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_in
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...
函数df.sort_values(by= , axis= , ascending= , inplace=),也需要特别注意这几个参数,只是多了一个by操作,需要我们指明是按照哪一行或哪一列,进行排序的。 注意:axis=0表示对行操作,axis=1表示对列进行操作;ascending=True表示升序,ascending=False表示降序;inplace=True表示对原始DataFrame本身操作,因此不需要...
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...
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...
接下来,可以使用sort_values()方法对DataFrame进行排序。可以指定要排序的列名,并通过参数ascending指定排序顺序,True表示升序,False表示降序。以下是对Age列进行升序排序的示例: 代码语言:txt 复制 #对Age列进行升序排序 df_sorted = df.sort_values(by='Age', ascending=True) 最后,可以打印排序后的DataFrame或将其...
升序排序后的DataFrame: text Name Age 1 Jerry 22 0 Tom 25 3 Donald 28 2 Mickey 30 降序排序后的DataFrame: text Name Age 2 Mickey 30 3 Donald 28 0 Tom 25 1 Jerry 22 通过sort_values方法,你可以轻松地对DataFrame进行排序,其中by参数指定了排序依据的列名,ascending参数默认为True表示升序,设...
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...
在Python的Pandas库中,DataFrame是一个二维标签化的数据结构,用于存储和操作表格数据。排序是DataFrame中常见的数据处理操作之一。以下是一些基本的排序方法。按单列排序我们可以使用sort_values()函数来按单列进行排序。例如,如果我们有一个DataFrame,我们想要按’A’列进行升序排序,可以这样做: import pandas as pd #...
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...