在Python的pandas库中,sort_values()函数用于对DataFrame或Series对象进行排序。其中,参数ascending表示排序方式,默认为True,即升序排列;如果设置为False,则表示降序排列。A正确。选项B“升序”是错误的,因为sort_values()函数默认就是按照升序排列的。选项C“按默认方式排序”也是错误的,因为sort_values()函数的默认排序...
对DataFrame对象df,执行df.sort_values('A', ascending=False)后,df有什么变化? A: 按A这一列升序排列 B: 按A这一列降序排列 C: 没有变化 D: 以上都不对 相关知识点: 试题来源: 解析 C 答案解析:默认情况下排序操作是非原址操作,排序后的数据并不会直接替换原来的Dataframe。但如果加implace=True选项则...
(二)inplace=False # 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) prin...
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)
sort_values的默认排序方式是升序排列,如果需要降序排列,可以设置ascending=False参数。sort_values还可以在同一次排序中按照多列排序,只需要在by参数中传递一个包含多个列名的列表即可。如果需要在排序中忽略缺失值,可以设置na_position参数的值为'last'或'first'。sort_values函数返回一个新的DataFrame,排序后的数据会...
print(frame.sort_values(by=['age'], ascending=False))含义是: A. 按照年龄降序输出所有数据 B. 按照年龄升序输出所有数据 C. 按照年龄降序,相同元素按照索引号排序 D. 按照年龄升序,相同元素按照索引号排序 相关知识点: 试题来源: 解析 A 反馈 收藏 ...
sort_values("a", ascending=False)) # Output: # a # 3 4 # 2 3 # 1 2 # 0 1 # 3 8 # 2 7 # 1 6 # 0 5 Issue Description The result is incorrect because we're not reversing partitions order when ascending=False. Expected Behavior The expected result would be properly sorted ...
x.sort_values(by=['x1','x1'],ascending =[False,True]) 三、rank rank的排序方式有五种:分别是average、min 、max、first、dense 1、average:默认,在每个组中分配平均排名(组,相同的值就是一个组).例如两个同学成绩相同,排列不出第一名,第二名,那平均名次为1.5,下个名次就是3 ...
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数据类型不匹配:sort_values函数默认按照列的字典序进行排序,如果数据类型不匹配,可能会导致排序结果不正确。解决方案是在排序之前确保数据类型一致,可以使用astype方法进行类型转换。 排序方向错误:sort_values函数默认按照升序进行排序,如果需要降序排序,需要指定ascending参数为False。例如,df.sort_values(by='column_name...