df.sort_values('Name') df.sort_values('Length') df.sort_values('High', ascending=False)# 降序df.sort_values(['Length','High']) df.sort_values(['Length','High'], ascending=[True,False])# 多字段排序 3.自定义排序 映射方式 # 输出并非预期df.sort_values('Size')''' Name Length High...
'''# 默认字母排序 ASCII码data1.sort_values(by='col3')# 先转换为小写字母再排序data1.sort_values(by='col3', key=lambdax: x.str.lower()) 参考链接:Pandas之排序函数sort_values() 参考链接:pandas中sort_values()使用 参考链接:图解pandas的排序sort_values机制 参考链接:pandas.DataFrame.sort_value...
pandas 库的 sort_values() 函数可以对 Dataframe 的数据集按照某个字段中的数据进行排序。该函数可以指定列数据或行数据进行排序,可以是单个,也可以是 多个(以前经常用来处理单列/行数据,忘记了 sort_values() 也可以处理多列/行数据)。 series 也有 一个 sort_values() 函数,但在参数上稍有区别。 官方文档:...
# 指定Key参数时（先将A列值转成小写后排序） df.sort_values('A', key=lambda col: col.str.lo...
语法如下:sort_values(by, axis=0, ascending=True, inplace=False, kind=‘quicksort’, na_position=‘last’,ignore_indexFalse, key: ‘ValueKeyFunc’ = None) 参数说明:by:要排序的名称列表 axis:轴,0代表行,1代表列,默认是0 ascending:升序或者降序,布尔值,指定多个排序就可以使用布尔值列表,默认是...
python 自定义函数 先升序再降序 python指定列升序排列 里面有更多知识分享,以及一些有意思的小项目～ 排序 1 dataframe按照某一列的值排序 df1 = df1.sort_values(by='col1', ascending=True) # 先将数据按照'col1'列值升序排列 df2 = df2.sort_values(by=['col1', 'col2'], ascending=[True, ...
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Series进行排序: s.sort_values(ascending=True...
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(升序或降序),默认为升序。例如,可以设置ascending=[True, False]来分别指定第一个列升序排序,第二个列降序排序。inplace参数用于指定是否在原DataFrame上进行排序,如果需要保留原Da...
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...
对数据进行排序,用到了sort_values,by参数可以指定根据哪一列数据进行排序。ascending是设置升序和降序。 按第一关键字,第二关键字进行排序。 sort_values其它参数:axis=0或者1 纵向排序还是横向; na_position='last' 将空值排在最后。kind和inplace是排序的具体方式,一般数据用不到。