# 依据第一列排序 并将该列空值放在首位df.sort_values(by='col1', na_position='first')# 依据第二、三列倒序df.sort_values(by=['col2','col3'], ascending=False)# 替换原数据df.sort_values(by='col1', inplace=True) 按行排序 # 按照索引值为0的行 即第一行的值来降序x = pd.DataFrame(...
df.sort_values()是按DataFrame的值进行排序,可以指定行数据进行列排序,也可以指定列数据进行行排序(一般都是指定列数据对行进行排序)。当然df.sort_values()也可以指定多行或者多列数据进行排序,具体用法如下:先创建一个学生Python成绩的DataFrame。(Python成绩中有一个空值,方便演示空值在排序后的结果) ...
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...
# 根据第一列排序(升序)df_sorted=df.sort_values(by=df.columns[0],ascending=True) 1. 2. 在上述代码中,sort_values()函数的by参数指定了需要排序的列,ascending参数指定了排序的顺序,True表示升序,False表示降序。 2.4 查看排序后数据 最后,你可以使用以下代码查看排序后的数据: # 查看排序后的数据print(d...
df.sort_values(by=['Name', 'Age'], inplace=True) print(df) 在这个例子中,DataFrame首先按'Name'列进行排序,然后在'Name'列相同的情况下按'Age'列进行排序。 在sort_values()方法中,通过指定by参数为一个列名列表,可以实现按照多个列进行排序。同时,还可以通过ascending参数来指定每个列的排序顺序(升序或...
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_values('Size') ''' Name Length High Size 2 aba 130 120 L ...
排序：可以使用sort_values()方法对数据进行排序。例如：# 按age升序排序 df.sort_values('age')分组：可以使用groupby()方法对数据进行分组。例如：# 按name分组并计算每组的age平均值 df.groupby('name').mean()['age']聚合：可以使用agg()方法对数据进行聚合操作。例如：# 对age列进行求和、平均值和最...
summary = df.describe()分组和聚合：可以使用groupby()方法按照某个列进行分组，并对分组后的数据进行聚合操作，如求和、平均等。例如：按城市分组并计算每个城市的平均年龄：grouped_df = df.groupby('City')mean_age = grouped_df['Age'].mean()排序：可以使用sort_values()方法对DataFrame进行排序操作，可以...
python中sort_values用法 python中sort_values用法 sort_values是pandas库中DataFrame和Series对象的方法，用于按照指定的列或索引对数据进行排序。具体使用方法如下：1.对DataFrame进行排序：df.sort_values(by='column_name', ascending=True/False)其中，by参数指定要排序的列名，ascending参数指定升序或降序排列。2.对...
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['first']=df...