# 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'...
利用pd.sort_values可以实现对数据框的排序。 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 1. 2....
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) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 按行排序 # 按照索引值为0的行 即第一行的值来降序 x = pd.Dat...
利用pd.sort_values可以实现对数据框的排序。 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...
2、sort_values:顾名思义是根据dataframe值进行排序,常用的参数为: sort_values(by,axis=0,ascending=True,inplace=False,kind='quicksort',na_position='last',ignore_index=False,key:'ValueKeyFunc'=None) by:str或者是str的list,需要排序的列名。
在Python的pandas库中,可以使用sort_values()方法来按照一个或多个列对DataFrame进行排序。 以下是按照多个列排序的示例: python import pandas as pd 创建一个示例DataFrame data = {'Name': ['Tom', 'Nick', 'John', 'Peter'], 'Age': [20, 21, 19, 18], ...
data = pd.read_csv('data.csv')升序排序 要对数据进行升序排序，我们可以使用sort_values()函数，指定要排序的列名，以及升序排序的方式。data_sorted = data.sort_values('column_name', ascending=True)例如，如果我们想对数据集中的value列进行升序排序：data_sorted = data.sort_values('value', ascending=...
s1.swaplevel().sortlevel() Pandas的函数应用 import numpy as np import pandas as pd #1.apply 和applymap #1.1可以直接使用的函数 df = pd.DataFrame(np.random.rand(5,4)) df np.abs(df) #1.2通过apply将函数应用到某一列或者行 f=lambda x:x.max() ...
一、sort_values()函数用途 pandas中的sort_values()函数原理类似于SQL中的order by,可以将数据集依照某个字段中的数据进行排序,该函数即可根据指定列数据也可根据指定行的数据排序。 二、sort_values()函数的具体参数 用法: 1DataFrame.sort_values(by=‘##',axis=0,ascending=True, inplace=False, na_positio...
scores= pd.DataFrame([[87,56,85],[46,87,97],[34,65,86]],columns=['jack', 'rose', 'mike']) scores 1.对‘rose’这一列进行降序排序: df_sc=scores.sort_values(by='rose',ascending=False) df_sc 2.对第0行进行升序排序: scores.sort_values(by=0,axis=1,ascending=True) ...