方法一:使用sort方法(只适用python2) frame = DataFrame({'a': [1,3,1,5],'b': [2,1,4,6]})# sort方法 但只适用python2frame.sort(columns=['a','b'], ascending=[True,True]) frame.sort(columns=['a','b'], ascending=[True,False]) AI代码助手复制代码 方法二:使用sort_index方法 impo...
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...
df = DataFrame(a,index=['0','1'],columns=['b','c','a']) #按行的索引升序进行排序,默认为升序 print(df.sort_index()) #按行的索引降序进行排序 print(df.sort_index(ascending=False)) #按列的索引升序进行排序 print(df.sort_index(axis=1)) #按列的索引降序进行排序 print(df.sort_index...
df4=df3.sort_values(by="销量",ascending=False) print(df4) 1. 2. 3. 结构如下: 5.数据排名 DataFrame.rank(axis-0,method="average",numeric_only=None,na_option="keep",ascending=True,,pct=False) """ axis:轴,0表示行,1表示列 method:表示在相同值的情况下所使用的排序方法,参数如下:average...
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...
C df.sort_by('Column_Name') D df.order_by('Column_Name') 相关知识点: 试题来源: 解析 答案:B 在Pandas中,要按照特定列对DataFrame进行排序,可以使用sort_values()方法。这个方法允许我们按照DataFrame中的一个或多个列的值进行排序。其中,参数by用于指定按照哪一列进行排序,可以是单个列的名称,也可以是...
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) ...
数据排序： 可以使用df.sort_values('Column')对数据进行排序。3. 数据处理：DataFrame在数据处理中也发挥着重要作用：缺失值处理： 可以使用df.dropna()删除包含缺失值的行，或使用df.fillna(value)填充缺失值。数据合并： 可以使用pd.merge(df1, df2, on='key')将两个DataFrame合并。数据分组和聚合： 可以使用...
1.2 sort_values用法 同样,sort_values可以将DataFrame按指定值的大小顺序重新排列,其用法如下: data_2=data.sort_values(by='col_2',ascending=False,na_position='first',axis=0) #按对应值与7运算余数大小来排列 data_3=data.sort_values(by='col_2',,ascending=False,key=lambda x:x%7) ...
金融数据dataframe,按值排序后重置索引再存储。 data.sort_values(["A","B"]).reset_index(drop=True) feather feather读写速度一流,在空间充足的情况下首选,在小于3GB的DataFrame情况下优势显著。适合, 内存占用小于3GB的DataFrame文件 磁盘空间十分充足。 不必支持分布式计算 pd.read_feather() parquet parquet读...