df.sort_values(by=['name', 'score'], ascending=False) 这样就可以得到一个新的DataFrame,其中学生的姓名和成绩都按照从高到低的顺序排列。 sort_values方法的灵活性还表现在它可以基于列名的通配符进行排序。比如,我们可以这样对一个包含多个学生的DataFrame进行排序: df.sort_values(by="*") 这里的"*"表示...
在sort_values() 函数中,通过 ascending 参数来控制排序顺序。ascending 参数默认为 True,表示升序排序。如果你想要进行降序排序,需要将 ascending 参数设置为 False。 3. 准备一个示例数据集 为了演示如何使用 sort_values() 函数进行降序排序,我们准备一个包含几列数据的 DataFrame: python import pandas as pd #...
print(df.sort_values(by='score',ascending=False))选项:A选项:df1是df按age列升序排列后的结果B选项:df1是df按age列降序排列后的结果C选项:df2的值为NoneD选项:df的数据没有发生改变答案正确答案为:B图片1:问题解析 图片2:代码及运行结果 温馨期待期待大家提出宝贵建议,互相交流,收获更大,助教:qmy 欢迎大家...
feat_imp = pd.Series(xgbPara.booster().get_fscore()).sort_values(ascending=False) 我可以在pycharm中运行它,但是当我在pyspark中运行它时,有一个类型错误。 浏览0提问于2018-11-16得票数4 3回答 为什么inplace=True在熊猫的sort_values里制造虫子? 、 我是熊猫新手,我知道不推荐使用inplace=True,但我...
当然,以下是对 sort_values 函数语法规则的详细解释。这个函数通常用于在Pandas库中对数据框(DataFrame)或序列(Series)进行排序。 Pandas DataFrame.sort_values() 方法 语法: DataFrame.sort_values(by, axis=0, ascending=True, inplace=False, kind='quicksort', na_position='last', ignore_index=False, key...
sorted_df=df.sort_values(by=['Age','Score'],ascending=[True,False])# sort_values方法:by指定关键字列表,ascending为True或False,控制排序方式# 这里先按"Age"升序排序,再按"Score"降序排序 1. 2. 3. 4. 输出结果 最后,我们可以输出排序后的数据框以查看效果。
inplace=True) print(df) print("【inplace=True】df2") print(df2) print("【ascending不写】df") print(df.sort_values(by='score')) print("【ascending=True】df") print(df.sort_values(by='score',ascending=True)) print("【ascending=False】df") print(df.sort_values(by='score...
sort_values()方法 针对DataFrame或Series按值排序,ascending=True为默认参数。例如: df.sort_values(by='score', ascending=True) # 按score列升序排列 支持多列排序,且可为每列单独指定升序/降序: df.sort_values(by=['class', 'score'], ascending=[True, False]) # 先按...
1 引子 2 inplace参数理论理解 3 inplace参数实例驱动理解 3.1 inplace = True 3.2 inplace = False --- 1 引子 Series 的排序...: Series.sort_values(ascending=True, inplace=False) 参数...
nan值放在第一位>>>df.sort_values('score',na_position='first')idnamescoregrade4flucyNaNA2dbob23.0A3bjiken34.0B0abog45.0A1cjiken67.0B5etidy75.0B# 按照'name列降序排序,id升序排列'>>>df.sort_values(by=['name','id'],ascending=[False,True])idnamescoregrade5etidy75.0B4flucyNaNA3bjiken34.0B1c...