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...
# 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(...
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....
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: ...
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...
#进行排序得出sort_num列的序号 data['sort_num']=data['comment_num'].rank(ascending=0,method='dense') rank中两个参数: ascending,就是选择是升序还是降序排列。 method较重要,上图排序后结果,发现如果相同则并列排序,method则为控制排序方法 method='first' 如果出现相等,则取最先出现的值序号为“最小”...
sort_values('score', na_position='first') id name score grade 4 f lucy NaN A 2 d bob 23.0 A 3 b jiken 34.0 B 0 a bog 45.0 A 1 c jiken 67.0 B 5 e tidy 75.0 B # 按照'name列降序排序,id升序排列' >>> df.sort_values(by=['name', 'id'], ascending=[False, True]) id ...
如果需要降序,改变ascending参数为False df_sorted_desc = df.sort_values(by='A', ascending=False) 二、自定义排序逻辑 如果排序逻辑不仅仅是简单的升降序,而是基于列中元素的某种自定义规则(比如先按正负排,再按绝对值大小),需要定义一个辅助函数或使用lambda表达式。
您用于.sort_values()沿任一轴(列或行)对 DataFrame 中的值进行排序。通常,您希望通过一列或多列的值对 DataFrame 中的行进行排序: 上图显示了使用.sort_values()根据highway08列中的值对 DataFrame 的行进行排序的结果。这类似于使用列对电子表格中的数据进行排序的方式。