`df.sort_index()` 是 Pandas DataFrame 对象的一个方法,用于根据索引对 DataFrame 进行排序。默认情况下,它会按照升序(ascending order)对索引进行排序,但你也可以通过参数指定降序(descending order)。 ### 基本用法 假设你有一个 DataFrame `df`,你可以直接调用 `df.sort_in
#按照行标签降序排序unsorted_df.sort_index(ascending=False) #按照列标签进行排序unsorted_df.sort_index(axis=1)
sort_values()和sort_index()只能对DataFrame进行升序或降序排列,若希望随机打乱排列顺序(即随机重排),方法如下:步骤1:使用numpy.random.permutation()产生一个重排后的整数数组【注:numpy.random.permutation可随机排列一个序列,返回一个随机排列后的序号】步骤2:使用.iloc[]或take()得到重排后的Pandas对象。
pandas中的sort_values()函数原理类似于SQL中的order by,可以将数据集依照某个字段中的数据进行排序,该函数即可根据指定列数据也可根据指定行的数据排序。 二、sort_values()函数的具体参数 用法: DataFrame.sort_values(by=‘##’,axis=0,ascending=True, inplace=False, na_position=‘last’) 参数说明 参数...
我们还可以使用sort_index方法对DataFrame中的指定列进行排序,如下所示: import pandas as pd data = {'A': [1, 3, 2], 'B': [4, 1, 3]} df = pd.DataFrame(data) # 按列'A'升序排序,再按列'B'升序排序 sorted_df = df.sort_index(by=['A', 'B']) print(sorted_df) 输出: A B 0...
importpandasaspd df=pd.DataFrame(……) 说明:以下“df”为DataFrame对象。 1. 2. 3. 1. df. sort_values() 作用:既可以根据列数据,也可根据行数据排序。 注意:必须指定by参数,即必须指定哪几行或哪几列;无法根据index名和columns名排序(由.sort_index()执行) ...
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 ...
它根据索引值按降序对pets_dfDataFrame 进行排序。 示例:使用sort_index()方法对 Pandas DataFrame 的列进行排序 为了对 Pandas DataFrame 的列进行排序,我们在sort_index()方法中设置axis=1。 importpandasaspdpets_df=pd.DataFrame({"Pet": ["Dog","Cat","Rabbit","Fish"],"Name": ["Rocky","Luna","Co...
By default, sorting happens on index labels, Useaxis=1to change this and sort on columns by name in pandas DataFrame. # Sort by column namesdf2=df.sort_index(axis=1)print(df2) Yields below output. # Output:Courses Discount Duration Fee 101 Spark 1000 30days 20000 123 NaN 2500 40days ...
df.sort_values(by="数学",ascending=False) # 一个字段排序df.sort_values(by=["语文","数学"], # 多个字段的不同排序方式 ascending=[True,False] ) 参数na_position 缺失值的位置处理：默认是最后，也可以放到最前面：上面默认是在末尾。也可以放在首位：参数ignore_index 表示新生成的数据中...