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_...
sort_values()函数的功能是将数据按照大小进行升序排序或降序排序 rank()函数的功能是获取数据的排名 用法和参数 DataFrame.sort_values(by, ascending=True) by:用于指定要排序的列 ascending:用于指定排序方式是升序还是降序 True:升序排序 False:降序排序 DataFrame.rank(method=‘average’, ascending=True) method:...
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...
在上面的例子中,升序值为false,所以,DataFrame被排序为降序。 示例2: print('SORTED DATAFRAME')df.sort_values(by=['Rank','Age'],ascending=[True,False],na_position='first') Python Copy 输出: 在上面的例子中,DataFrame是根据’Rank’列进行排序的,nan的值被定位在第一位。 示例3: print('SORTED DAT...
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) ...
ascending:是否为升序排列,默认为True,如果降序需要设定为False。 inplace:是否替换原来的dataframe,默认为False。 na_position:排序后NaNs放置的位置,有{'first','last'}两种选项,默认为‘last’。 ignore_index:是否忽略index,默认为False。 2、sort_values:顾名思义是根据dataframe值进行排序,常用的参数为: ...
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。
对行索引进行降序排序: sort_df = df.sort_index(ascending=False) sort_df AI代码助手复制代码 对列索引升序排序: sort_df = df.sort_index(axis=1) sort_df AI代码助手复制代码 2.值的排序 DataFrame 提供了sort_values()方法来进行值的排序,相比sort_index()方法,它多了一个by参数,接收字符串或者列表...
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...