可以使用sort_index()方法对DataFrame进行排序。可以通过传递轴参数和排序顺序来完成。默认情况下, 按升序对行标签进行排序。 例子 import pandas as pd import numpy as np info=pd.DataFrame(np.random.randn(10, 2), index=[1, 2, 5, 4, 8, 7, 9, 3, 0, 6], columns = ['col4', 'col3'])...
在本教程中,您将学习如何使用.sort_values()和.sort_index(),这将使您能够有效地对 DataFrame 中的数据进行排序。 在本教程结束时,您将知道如何: 按一列或多列的值对Pandas DataFrame进行排序 使用ascending参数更改排序顺序 通过index使用对 DataFrame 进行排序.sort_index() 在对值进行排序时组织缺失的数据 使用...
sort_values()方法按指定的标签对 DataFrame 进行排序。 语法 dataframe.sort_values(by,axis,ascending,inplace,kind,na_position,ignore_index,key) 参数 这些参数是关键字参数。 参数值描述 byString List of strings必填。指定要排序的标签。索引级别或列标签。 或者如果轴是 1 或 'columns' 那么这个值指定列...
pandas 的 dataframe 数据对象有两种的排序方式,一种是根据索引标签(index label)排序,另一种是按照指定某一列的值(value)排序,它们分别对应sort_index函数和sort_values函数。 1按索引标签排序 1.1按行索引标签排序 1.2按列索引标签排序 2按值排序 3排序算法 ...
import pandas as pd df = pd.DataFrame.from_records( [[let, num] for let in "DCBA" for num in [2, 1]], columns=["let", "num"] ) print(df) r1 = df.sort_values(["let", "num"]) print(r1) def key_func(s: pd.Series) -> pd.Series: result = s.sort_values() return re...
参数解释:by为一个列表,列表中的元素为排序所参考列的列名;当列表中有多个元素时,dataframe按照元素顺序依次进行排序 举例说明: importpandas as pdimportnumpy as np#构建数据boolean=[True,False] gender=["男","女"] color=["white","black","yellow"] ...
DataFrame.sort_values( by, axis=0, ascending=True, inplace=False, kind='quicksort', na_position='last' ) The parameter(s) ofdf.sort_values()method are: by: column or list of columns to sort DataFrame by. axis: either 1 or 0, means row-wise or column-wise ...
pandas.DataFrame.sort_index()方法 语法 DataFrame.sort_index(axis=0,level=None,ascending=True,inplace=False,kind="quicksort",na_position="last",sort_remaining=True,by=None,) 参数 返回 如果inplace为True,返回沿指定轴按索引排序的 DataFrame,否则为 “None”。
1.2 DataFrame.sort_values() by:str or list of str || Name or list of names to sort by. # by是区别于Series的部分 axis:{0 or ‘index’, 1 or ‘columns’}, default 0 ascending:bool or list of bool, default True Sort ascending vs. descending. Specify list for multiple sort orders....
为了方便说明,先创建如下DataFrame变量: import pandas as pd data=pd.DataFrame([[1,33],[None,3],[45,97],[100,23]], columns=['col_1','col_2'], index=['A1','A2','B1','C2']) 1. 2. 3. 4. 其结果如下: 1.1 sort_index用法 ...