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:...
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 1. 2. 3. 4. 5. 3.自定义排序 映射方式 # 输出并非预期 df.sort_values('Size') ''' Name L...
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...
# 依据第一列排序 并将该列空值放在首位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) 按行排序 # 按照索引值为0的行 即第一行的值来降序x = pd.DataFrame...
对第0行进行升序排序: scores.sort_values(by=0,axis=1,ascending=True) 最后,我们再尝试对第1行进行升序,第0行进行降序: scores.sort_values(by=[1,0],axis=1,ascending=[True,False] 可以看到,在输出的结果中,数据表的第0列并没有完全降序,这是因为在我们的sort_values使用中,由于我们是先指定对第1行...
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) 3.第1行进行升序,第0行进行降序: scores.sort_values(by=[1,0],axis=1,ascending=[True,False] ...
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。 ascending:是否为升序排列,默认为True,如果降序需要设定为False。
对于numpy数组,可以直接使用.argsort()或.sort()方法进行排序。例如,对一维数组排序: import numpy as np arr = np.array([3, 1, 2]) sorted_arr = np.sort(arr) print(sorted_arr) # 输出: [1, 2, 3] 而对于pandas DataFrame ,使用.sort_values()方法可以灵活地根据列进行排序: ...
Pandas库中的sort_values()函数可以用于对数据进行排序。该函数默认按升序排序,也可以设置ascending=False参数进行降序排序。下面是一个例子: data = {'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David'],'Age': [25, 20, 22, 27],'Score': [85, 90, 78, 92]}df = pd.DataFrame(data)sorted_df =...