3. 使用sort_values方法进行排序 一旦我们准备好了数据,接下来就可以使用sort_values()方法进行多条件排序了。在这个例子中,我们根据年龄(年龄)和成绩(成绩)进行排序。 # 使用 sort_values 方法进行多条件排序# 先按 '年龄' 升序,再按 '成绩' 降序sorted_df=df.sort_values(by=['年龄','成绩'],ascending=[...
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:...
在上面的例子中,DataFrame是根据’Rank’列进行排序的,nan的值被定位在第一位。 示例3: print('SORTED DATAFRAME')df.sort_values(by=['Name','Rank'],axis=0,ascending=[False,True],inplace=False,kind='quicksort',na_position='first',ignore_index=True,key=None) Python Copy 输出: 在上面的例子中...
Python pandas sort_values方法的使用 1、起因2、sort_values() 函数说明3、sort_values() 具体参数4、sort_values() 使用4.1 单列/行排序4.2 多列/行排序 5、应用 1、起因 今天做到北京玛达科技有限公司2021数据处理工程师笔
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行进行升序处理的,因此程序会优先帮我们执行这一条件;而后在这一条件的前提下,再帮我们执行下面的排序命令。 在对数据进行排序之后...
按购药时间对数据进行排序 data.sort_values(by='购药时间') 输出结果为: 仅截取部分数据 4.对某一列数据进行统计用data['某一列名'].value_counts() 比如对商品名称进行统计: data['商品名称'].value_counts() 输出结果为: 统计2018-03-05这天卖出去的商品种类: data[data['购药时间']=='2018-03-...
1.使用sort_index()、sort_values()两个方法对数据进行排序,并且这两个方法Series和DataFrame都支持。 DataFrame的sort_index( )方法是按照行索引进行排序,sort_values()可以指定具体列进行排序。 2.read_excel()中的参数index_col='Country Code'作用是在读取文件的时候指定Country Code这一列数据为行索引。
sort_values('data') sub['seq'] = sub['seq'].cumsum() return sub.loc[:, ['data', 'seq']] df['seq'] = 1 df.groupby(['key1', 'key2']).apply(cumsum_seq).reset_index().drop(columns='level_2') 结果 key1key2dataseq 0 a c 1 1 1 a c 2 2 2 a d 10 1 3 b c 3...
通过传递False到ascending,您可以颠倒排序顺序。现在,您的 DataFrame 按城市条件下测量的平均 MPG 降序排序。MPG 值最高的车辆在第一排。 选择排序算法 值得注意的是,pandas 允许您选择不同的排序算法来与.sort_values()和一起使用.sort_index()。可用的算法quicksort,mergesort和heapsort。有关这些不同排序算法的...
1.使用sort_index()、sort_values()两个方法对数据进行排序,并且这两个方法Series和DataFrame都支持。 DataFrame的sort_index( )方法是按照行索引进行排序,sort_values()可以指定具体列进行排序。 2.read_excel()中的参数index_col='Country Code'作用是在读取文件的时候指定Country Code这一列数据为行索引。