df.sort_values(by=[“col1”,”col2”,......,”coln”],ascending=False) 其中,coln表示列名,也可以是列名的列表;ascending表示排序方式,值为True表示升序,可以省缺,值为False表示降序。 如: df=df.sort_values(by=['总分'],ascending=False) 表示按照“总分”从高到
df.sort_values('Name') df.sort_values('Length') df.sort_values('High', ascending=False) # 降序 df.sort_values(['Length', 'High']) df.sort_values(['Length', 'High'], ascending=[True, False]) # 多字段排序 1. 2. 3. 4. 5. 3.自定义排序 映射方式 # 输出并非预期 df.sort_valu...
df.sort_index() 输出:分析一下结果,直接用df.sort_index()排序时: (1)默认按行索引排序。(就是改变行顺序,对行排序) (2)默认升序排序。(从小到大) (3)默认不对原数据生效,而是生成一个新的DataFrame。(原来的DataFrame顺序不变) (4)默认NaN值排在最后。df...
注意:df. sort_index()可以完成和df. sort_values()完全相同的功能,但python更推荐用只用df. sort_index()对“根据行标签”和“根据列标签”排序,其他排序方式用df.sort_values()。 调用方式 sort_index(axis=0, level=None, ascending=True, inplace=False, kind='quicksort', na_position='last', sort...
df['绰号']=['呼保义','玉麒麟','智多星'] 1. 2. #获取列 df['姓名'] #删除列 del df['绰号'] 1. 2. 3. 4. 删除列: del 直接删除源数据,没有返回值 df.pop() 直接删除源数据,返回删除的series df.drop() 不删除源数据 #获取行 ...
sort_index排序 df.sort_index(ascending=False,inplace=True)df sort_values排序 df.sort_values(by=['hangye','price'],inplace=True,ascending=True)df rank排序 df['average']=df['hangye'].rank()df['min']=df['hangye'].rank(method='min')df['max']=df['hangye'].rank(method='max')df...
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...
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’,l ignore_indexFalse, key: ‘ValueKeyFunc’ = None) 参数说明: by:要排序的名称列表 axis:轴,0代表行,1代表列,默认是0 ascending:升序或者...
sort_values()函数可以帮助我们根据一列或多列的值对数据进行排序。 python 复制代码 # 根据年龄列进行升序排序 df_sorted = df.sort_values(by='age') 数据分组和聚合 groupby()和agg()函数可以帮助我们对数据进行分组和聚合操作。例如,我们可以按性别分组,并计算每组的平均年龄。
pd.DataFrame(dict):从字典对象导入数据,Key是列名,Value是数据 2.导出数据 df.to_csv(filename_path):导出数据到CSV文件 df.to_excel(filename_path):导出数据到Excel文件 df.to_sql(table_name, connection_object):导出数据到SQL表 df.to_json(filename_path):以Json格式导出数据到文本文件 ...