可以看到,sort_index 方法按照行索引对数据框进行了升序排序。 按照列索引排序要按照列索引进行排序,可以使用 sort_index 方法的 axis 参数,将其设置为 1。示例代码如下: import pandas as pd # 创建一个简单的数据框 data = {'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David'], '
二、sort_index() Pandas 对索引的操作就是对数据的操作。 Series与DataFrame的参数没有什么区别(Series的 axis=0 / index) def sort_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...
<class 'pandas.core.frame.DataFrame'> Index: 1216 entries, 'burbs, The (1989) to eXistenZ (1999) Data columns (total 2 columns): # Column Non-Null Count Dtype --- --- --- --- 0 F 1216 non-null float64 1 M 1216 non-null float64 dtypes: float64(2) memory usage: 28.5+ KB ...
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) 参数axis用于...
本节主要介绍pandas中常用的排序方法,主要有sort_index、sort_values、rank等3个,首先看一下官方的帮助: 一、方法简介 1、sort_index:顾名思义是根据index进行排序,常用的参数为: sort_index(axis=0,level=None,ascending:'Union[Union[bool, int], Sequence[Union[bool, int]]]'=True,inplace:'bool'=False...
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”。
sort_index()方法按索引对 DataFrame 进行排序。 语法 dataframe.sort_index(axis,level,ascending,inplace,kind,na_position,sort_remaining,ignore_index,key) 参数 这些参数都是关键字参数。 参数值描述 axis0 1 'index' 'columns'可选。 默认值 0。 指定哪个轴排序 ...
sort_values(by=None)函数介绍: 功能:以dataframe中的数据值为依据进行排序 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: import pandas as pd import nu
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 ...
就地使用 .sort_index() 结论 学习Pandas排序方法是开始或练习使用 Python进行基本数据分析的好方法。最常见的数据分析是使用电子表格、SQL或pandas 完成的。使用 Pandas 的一大优点是它可以处理大量数据并提供高性能的数据操作能力。 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...