sort_values 函数的参数主要包括 ascending、descending、by、axis 和 inplace 等。 首先,ascending 和 descending 参数用于指定排序的方向。默认情况下,sort_values 函数使用 ascending 参数,表示按照升序进行排序。如果使用 descending 参数,则表示按照降序进行排序。例如,当我们对一个 Series 对象按照值进行升序排序时,...
sort_values 函数的作用是根据指定的列或列的列表对数据进行排序,并返回一个新的 DataFrame。这使得我们可以更方便地对数据进行排序和分析。 sort_values 函数的参数主要有以下几个: 1.由逗号分隔的列名或列的列表:这是 sort_values 函数的主要参数,它决定了我们要根据哪些列对数据进行排序。如果只提供一个列名,...
pandas 库的 sort_values() 函数可以对 Dataframe 的数据集按照某个字段中的数据进行排序。该函数可以指定列数据或行数据进行排序,可以是单个,也可以是 多个(以前经常用来处理单列/行数据,忘记了 sort_values() 也可以处理多列/行数据)。 series 也有 一个 sort_values() 函数,但在参数上稍有区别。 官方文档:...
①df.sort_values(by='A', inplace=False,ascending=False) 会直接出排序结果,因为是排序结果会返回一个新的数据框,而原始数据框不会发生改变。 ②df.sort_values(by='B', inplace=True,ascending=False) 并不会直接出排序结果,需要打印输出一下df,才能看到排序结果。
2. axis:是与DataFrame兼容所需的参数。其他和 sort_values 类似。默认 axis=0,对纵向方向进行排序。 对于Series 对象,默认一定是在 0轴上操作。所以 DataFrame 对象默认也是0轴纵向。 3. na_position = "first"举例如下: s=pd.Series(['a','b','c','d'],index=[3,2,1,np.nan])s1=s.sort_index...
一、sort_values()函数用途 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=...
DataFrame.sort_values(by,axis=0,ascending=True,inplace=False,kind='quicksort',na_position='last',# last,first;默认是lastignore_index=False,key=None) 参数的具体解释为: by:表示根据什么字段或者索引进行排序,可以是一个或多个 axis:排序是在横轴还是纵轴,默认是纵轴axis=0 ...
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) ...
在sort_values()方法中,通过指定by参数为一个列名列表,可以实现按照多个列进行排序。同时,还可以通过ascending参数来指定每个列的排序顺序(升序或降序),默认为升序。例如,可以设置ascending=[True, False]来分别指定第一个列升序排序,第二个列降序排序。inplace参数用于指定是否在原DataFrame上进行排序,如果需要保留原Da...