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...
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...
newdata = pd.DataFrame(data, columns=['c1', 'c2']) print(newdata) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. c1 c2 0 a 1 1 b 2 2 c 3 3 d 4 1. 2. 3. 4. 5. 1.3 中括号索引 data = pd.DataFrame({'c1': c1, 'c2': c2, 'c3': c3}) ...
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...
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) ...
python--Pandas中DataFrame基本函数(略全) pandas里的dataframe数据结构常用函数。 构造函数 方法描述 DataFrame([data, index, columns, dtype, copy])构造数据框 属性和数据 方法描述 Axesindex: row labels;columns: column labels DataFrame.as_matrix([columns])转换为矩阵 ...
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...
3}#createnewcolumnwiththe sort order df['sort_column']=df.Col2.map(sortbox)#sortwithsort_...