主要介绍三种的排序函数:sort_index(),sort_values(),rank() 一、sort_index sort_index(axis=0,level=None,ascending=Ture,inplace=False,kind='quicksort',na_position='last',sort_') 参数说明: axis:0按照行名排序;1按照列名排序 level:默认None,否则按照给定的level顺序排列 ascending:升序还是降序,Ture...
defsort_index(self,axis:Any=0,# 与DataFrame兼容所需的参数level:Any=None,# 指定索引level排序ascending:bool|int|Sequence[bool|int]=True,inplace:bool=False,kind:str="quicksort",# `快速排序`na_position:str="last",sort_remaining:bool=True,ignore_index:bool=False,key:(Index)->Index|ExtensionAr...
df = pd.DataFrame(data) 接下来,我们使用sort_index()函数对DataFrame按照索引进行排序: df.sort_index() 使用sort_values()函数对DataFrame按照值进行排序: df.sort_values('Salary') 使用rank()函数对DataFrame进行排名: df.rank('Salary') 需要注意的是,在使用rank()函数时,如果存在相同的值,它们将获得相同...
是一逻辑值，决定索引向量是否也要返回。注意只对某些情况有效。查到的参数说明如下：index.return ...
一,按照索引排序(sort by index) 对于一个Series或DataFrame,可以按照索引进行排序,使用sort_index()函数来实现索引的排序: DataFrame.sort_index(axis=0, level=None, ascending=True, inplace=False, kind='quicksort', na_position='last', sort_remaining=True, ignore_index=False, key=None) ...
1、sort_index() 按索引进行排序,可以指定按行索引还是列索引,默认按行索引排序(axis=0):frame.sort_index(axis=0) 按列索引(axis=1):frame.sort_index(axis=1),可选ascending参数,False为降序,默认为升序。 2、s
1. sort_index()：这个函数根据数据的索引进行排序，它的核心参数包括但不限于index的排序依据。2. sort_values()：顾名思义，它是根据DataFrame中的数据值进行排序，提供了丰富的参数选项，如指定排序列、排序方式（升序或降序）等。3. rank()：这个方法返回排序后的序号，支持多种排名规则，如平均...
python中sort_index排序 对Series进行排序 #生成序列obj obj=pd.Series([4,9,6,20,4],index=['d','a','e','b','c']) d 4 a 9 e 6 b 20 c 4 dtype: int64 #按obj的索引排序,默认升序,降序可在括号加ascending=False obj.sort_index()...
1.首先使用FILTER函数,根据当前条件把满足为:初级的负责人的姓名和销售额进行调取,=FILTER($B$2:$C$75,$D$2:$D$75=G2)2.SORT函数进行排序,SORT(满足条件的范围,依据第2列排序,-1降序排列)SORT(FILTER($B$2:$C$75,$D$2:$D$75=G2),2,-1)这一步可以得到从前到后的排序结论.3.INDEX函数提取...
[90,85,95,80]}df=pd.DataFrame(data)# 定义一个自定义的排序函数defcustom_sort_order(value):order=['1班','2班','3班']returnorder.index(value)# 使用sort_values方法按照自定义排序函数进行排序sorted_df=df.sort_values(by='班级',key=lambdax:x.map(custom_sort_order))# 输出排序后的结果...