百度试题 结果1 题目DataFrame. sort ___ values(by='column')的默认排 序方式是什么? A 升序 B 数值大小 C 降序 D 随机 相关知识点: 试题来源: 解析 A 反馈 收藏
sort_values 是pandas 库中用于对 DataFrame 进行排序的方法。以下是关于 sort_values 方法的详细解释: 解释sort_values方法: sort_values 方法用于根据 DataFrame 中某一列或多列的值对 DataFrame 进行排序。 列出sort_values方法的主要参数及其作用: by:指定要排序的列名或列名的列表。如果传入单个列名,则按该列排...
DataFrame.sort_values(by, axis=0, ascending=True, inplace=False, kind='quicksort', na_position='last') axis:{0 or ‘index’, 1 or ‘columns’}, default 0,默认按照列排序,即纵向排序;如果为1,则是横向排序。 by:str or list of str;如果axis=0,那么by="列名";如果axis=1,那么by="行名...
步骤3:使用sort_values方法对DataFrame进行排序 现在我们已经创建了一个DataFrame,接下来我们将使用sort_values方法对其进行排序。sort_values方法是pandas中用于对DataFrame进行排序的函数。 sorted_df=df.sort_values(by='Age') 1. 这段代码将按照“Age”列的值对DataFrame进行升序排序,并将结果存储在sorted_df变量中。
1.2 sort_values用法 同样,sort_values可以将DataFrame按指定值的大小顺序重新排列,其用法如下: data_2=data.sort_values(by='col_2',ascending=False,na_position='first',axis=0) #按对应值与7运算余数大小来排列 data_3=data.sort_values(by='col_2',,ascending=False,key=lambda x:x%7) ...
DataFrame(data) print("Original DataFrame:") print(df) # Group the data and sum, then sort by 'Values' column in ascending order sorted_by_values = df.groupby("Group").sum().sort_values(by="Values", ascending=False) print("\nGrouped result sorted by 'Values' (descending):") print(...
的另一个参数.sort_values()是ascending。默认情况下.sort_values()已经ascending设置True。如果您希望 DataFrame 按降序排序,则可以传递False给此参数: >>> 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 >>>df.sort_values(...by="city08",...ascending=False...)city08 cylinders fuelType...mpgDat...
sort_values() return result r2 = df.sort_values(["let", "num"], key=key_func) print(r2) Issue Description When providing a key argument to sort_values() or sort_index(), and specifying more than one column, the results are not sorted correctly. In the above code, the output is:...
92-Pandas中DataFrame值排序sort_values是2022年python数据分析(numpy+matplotlib+pandas)的第92集视频,该合集共计130集,视频收藏或关注UP主,及时了解更多相关视频内容。
1. DataFrame排序数据 要对DataFrame数据进行排序,我们可以使用sort_values()方法。该方法可以按照指定的列或多个列的值对数据进行排序。下面是一个示例: importpandasaspd# 创建一个DataFramedata={'Name':['Tom','Nick','John','Alice'],'Age':[20,25,30,35],'Salary':[3000,4000,5000,6000]}df=pd....