# 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(...
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, False]) # 先将数据按照'col1'列值升序排列, 然后此基础上,按照'col2'列值降序排列 1. 2. 2 list 元素...
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) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 按行排序 # 按照索引值为0的行 即第一行的值来降序 x = pd.Dat...
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。
sorted_df = df.sort_values(by='Value', ascending=False) print(sorted_df) 输出: Item Value 0 item_a 10 2 item_c 8 1 item_b 5 在这个例子中,我们使用 pandas 将字典转换为 DataFrame 并按值进行排序,从而利用 pandas 的强大功能进行数据处理。
python中sort_values用法 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....
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 =...
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...
a.sort() #默认升序排列 print(a) 输出:[0, 1, 4, 5, 7, 88] a.sort(reverse=True) #reverse=True,降序排列。默认FALSE:升序; print(a) 输出:[88, 7, 5, 4, 1, 0] b=sorted(a,reverse=True) #有返回值,需要用一个变量进行接收 ...