DataFrame.sort_values(by=‘进行排序的列名或索引值’, axis=0, ascending=True, inplace=False, kind=‘quicksort’, na_position=‘last’, ignore_index=False, key=None) 1. 4、sort_values() 使用 4.1 单列/行排序 import pandas as pd df = pd.read_csv('test.csv') # 根据hello列降序排序 d...
sort_values()的用法 sort_values()是一种Pandas的排序函数,通常用于对数据框中的数据根据指定列进行排序。它可以按照指定的列中的值从低到高(升序)或从高到低(降序)给数据集排序。 sort_values()通常需要两个参数,第一个参数指定需要根据哪一列数据进行排序,第二个参数指定排序的方式,‘ascending’表示升序,‘...
pandas中sort_values()使用 sort_values()是pandas中比较常用的排序方法,主要涉及三个参数 by :str or list of str(字符或者字符列表) ascending :bool or list of bool, default True(是否升序排序,默认升序为True,降序则为False。如果是列表,则需和by指定的列表数量相同,指明每一列的排序方式) na_position :...
2.排序方式:sort_values 函数默认是按照升序("ascending")进行排序的,如果我们想要按照降序("descending")进行排序,只需要将这个参数设置为"descending"即可。 3.轴:这个参数决定了我们要根据数据的哪一轴进行排序。默认情况下,sort_values 函数是按照数据的 0 轴(行)进行排序的,如果我们想要按照数据的 1 轴(列)...
df.sort_values(by='col1', inplace=True) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 按行排序 # 按照索引值为0的行 即第一行的值来降序 x = pd.DataFrame({'x1':[1,2,2,3], 'x2':[4,3,2,1], 'x3':[3,2,4,1]}) print(x)
data = df.sort_values(by="hello", ascending=False, ,axis=0) # axis=0表示按列,同理axis=1表示按行 4.2 多列/行排序 import pandas as pd df = pd.read_csv('test.csv') # 根据第一列降序排序,当第一列相同时,根据第三列进行升序排序。并且重置索引,替换原数据 data = df.sort_values(by =...
加上了key参数,我们写了一个匿名函数lambda,作用是将col3中的字符串全部变成小写字母,这样升序自然是aBcDeF,因为此时的BDF变成了bdf 总结 排序sort_values函数在平时使用的频率是非常高的,经常需要对销售数据做TopN分析。它能够很快地运用于电商领域,包含TopN的销售额、用户、商品、销售员业绩等;不同学科的排名,学生...
# 按第一列降序 第二列升序排列df.sort_values(by=['col1','col2'], ascending=[False,True]) 索引重置 df.sort_values(by='col1', ignore_index=True) key参数解释 data1 = pd.DataFrame({'col1': [2,1,9,8,7,4],'col2': [0,1,9,4,2,3],'col3': ['a','e','F','B','c'...
对数据进行排序,用到了sort_values,by参数可以指定根据哪一列数据进行排序,ascending是设置升序和降序(选择多列或者多行排序要加[ ],把选择的行列转换为列表,排序方式也可以同样的操作)。 排序sort_values sort_values其它参数:axis=0或者1 纵向排序还是横;na_position='last' 将空值排在最后;kind和inplace是排序...
在pandas数据分析中，sort_values()函数扮演着重要角色，它为我们提供了高效的数据排序功能。这个函数主要围绕三个关键参数进行操作：首先，by参数，它接收一个字符串或字符串列表，用于指定我们希望按照哪些列或字段进行排序。这个参数决定了排序的依据。其次，ascending参数是个布尔值或布尔值列表，用于指示...