Sort_Values是Pandas库中的一个函数,用于对数据进行排序操作。然而,如果Sort_Values排序结果不正确,可能是由以下几个原因导致的: 数据类型不匹配:在进行排序操作时,Pandas会根据数据类型进行排序。如果数据类型不匹配,可能会导致排序结果不正确。在使用Sort_Values函数时,可以通过指定数据类型或使用astype函数进行数据类型...
造成sort_values不能正确排序数字的原因可能有以下几种: 数据类型不匹配:在排序之前,需要确保待排序的列的数据类型是数值型。如果数据类型不正确,可能会导致排序结果不准确。可以使用astype函数将列的数据类型转换为数值型。 缺失值处理:如果待排序的列存在缺失值,可能会影响排序结果。默认情况下,sort_values函数会将缺...
在使用pandas.sortvalues(by="value1")的时候,value1如果有相同值,在默认排序算法下,排序后的结果在windows上和ubuntu上结果可能不一样。 例子github地址:https://gitee.com/yunjinqi/empyrical/blob/master/tests/testonefunction.py 代码如下: importnumpyasnpimportpandasaspdfromnumpy.ma.testutilsimportassert_al...
1.设置本体覆盖,令inplace=True df = df.sort_values(by=['满足次数'], ascending=False, inplace=True) 2.设置传值覆盖 df = df.sort_values(by=['满足次数'], ascending=False, inplace=False)
一、sort_values()defsort_values(self,axis:Any=0,ascending:bool|int|Sequence[bool|int]=True,# ...
sort_values排序后为啥其他顺序也会变 sort排序对象,我们都知道c++库函数sort可以自定义排序,在一般情况下,我们排序的对象都是普通的数据类型比如:int,double等,排序方式无非就是升序和降序,我们可不写比较函数cmp,我们只需在sort的第三参数填入greater<T>或者l
df.sort_values(by=['col1','col2']) print(df) 数据打印结果并没有按照要求排序,如下: 实验结果 为什么没有成功呢? 原因是在于inplace参数,默认的inplace设置时False,并没有对本体进行覆盖。 解决方法分两种: 第一种:设置传值覆盖 df=df.sort_values(by=['col1','col2']) ...
无论出于何种原因，您似乎正在处理一列字符串，而sort_values返回的是一个lexsorted结果。举个例子 ...
pandas sort_values失败,不成功,1.检查需要做排序的那个列,他的值是否市数值类型,如果不是,改成数值类型就好了。
# 使用sort_values()函数对数据框进行排序,不改变原始数据框 df.sort_values(by='A', inplace=False,ascending=False) 结果如下: 这段代码: ascending=False表示降序排序 by='A'表示按照名称为A的这一列数据进行降序排序 inplace=False表示不改变原始数据框(具体什么意思呢,请看下边) ...