函数sort_values()的语法格式如下: 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”从高到低...
print(se.sort_values(ascending=False)) #对DataFrame按索引排序 a = np.array([[2,5,7],[1,0,3]]) 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...
1. DataFrame排序数据 要对DataFrame数据进行排序,我们可以使用sort_values()方法。该方法可以按照指定的列或多个列的值对数据进行排序。下面是一个示例: importpandasaspd# 创建一个DataFramedata={'Name':['Tom','Nick','John','Alice'],'Age':[20,25,30,35],'Salary':[3000,4000,5000,6000]}df=pd.D...
df.sort_values(by='Python成绩', axis=0, ascending=False, inplace=True, na_position='last') df 输出:选择两列进行排序 比如按Python成绩列和年龄列,倒序,改变原DataFrame,缺失值放结尾,进行排序。 输入: df.sort_values(by=['Python成绩', '年龄'], axis=0, ascending=False, inplace=True, na_po...
简介:【5月更文挑战第2天】使用Python pandas的sort_values()方法可按一个或多个列对DataFrame排序。示例代码展示了如何按'Name'和'Age'列排序 DataFrame。先按'Name'排序,再按'Age'排序。sort_values()的by参数接受列名列表,ascending参数控制排序顺序(默认升序),inplace参数决定是否直接修改原DataFrame。
要创建DataFrame，需要几个关键参数：data提供要转换的数据，可以是Series、字典或元组等；index和columns分别指索引和列名，而dtype控制数据类型，copy则暂且忽略。默认情况下，没有指定的index和columns会从0开始自动编号。df对象有多种查看和操作方法，如查看数据格式用dtypes，查看对象属性用type()，查看前...
在这里df就是一个DataFrame. 使用head查看前几行数据(默认是前5行),不过你可以指定前几行 查看前三行数据 使用tail查看后5行数据,自然也可以自行设置行数。 查看数据框的索引 查看列名用columns 查看数据值,用values 查看统计描述,用describe() 使用大写的T来转置数据,也就是行列转换 对数据进行排序,用到了sort...
DataFrame.sort_values(by,axis=0,ascending=True,inplace=False, kind='quicksort', na_position='last') Sort by the values along either axis 参数: by : str or list of str Name or list of names which refer to the axis items. axis : {0 or ‘index’, 1 or ‘columns’}, default 0...
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) ...
.sort_values(by=['Category', 'main_group', 'Type', 'sub_order']) ) 本站已为你智能检索到如下内容,以供参考: 🐻 相关问答7个 1、按组合多列的条件排序dataframe2、Python Dataframe使用pd.cut范围列对dataframe进行排序3、通过匹配多个列和条件对dataframe进行排序4、比较和排序DataFrame的两列中的值,...