参数axis只有两个值,分别是0和1,而df中只有两个index分别是表最左一列的时间和表最上一行的ABCDE axis=0对应的是对左边一列的index进行排序,ascending=False代表降序,ascending=True代表升序 若运行sort_index(axis=0,ascending=False)后,最左边的时间列呈降序排列 axis=1对应的是对上边一行的index进行排序,同样...
x.sort_index(ascending =False) 二、sort_values DataFrame.sort_values(by, axis=0, ascending=True, inplace=False, kind='quicksort', na_position='last') 参数说明: axis:默认按照索引排序,即纵向排序,如果为1,则是横向排序 by:如果axis=0,那么by="列名";如果axis=1,那么by="行名"; ascending:布...
按列索引(axis=1):frame.sort_index(axis=1),可选ascending参数,False为降序,默认为升序。 2、sort_values() 按元素值排序,可以指定按行或者列,默认按行排序(一列或多列),可选参数by、axis、ascending,by用于指定行或列索引,axis用于指定轴,ascending用于指定升降序。 3、rank() 默认按行排名(一列或多列)...
按索引对DataFrame或Series进行排序(注意ascending=false的意思是按照降序排序,若不写参数则默认升序排序) DataFrame的构造函数默认参数是(值,列名,行索引),行索引不填则默认0,1,2,3这样? In[101]:frame=pd.DataFrame(np.arange(12).reshape((4,3)),columns=['c','a','b'],index=['D','B','C','A...
功能:以dataframe中的索引为依据进行排序,通过传递axis参数和排序顺序,可以对dataframe进行排序。 参数解释: axis:默认情况下,axis=0,按照行标签进行排序;axis=1为按照列标签排序; ascending:布尔值。默认为True,此时为升序;ascending=False时,降序排列。
dtype: int64 #按obj的索引排序,默认升序,降序可在括号加ascending=False obj.sort_index() a 9 b 20 c 4 d 4 e 6 dtype: int64 #按obj的值排序,默认升序 obj.order() d 4 c 4 e 6 a 9 b 20 dtype: int64 1. 2. 3. 4. 5.
1 df1.sort_index(ascending=False)インデックス"Product ID"について、上から"P003"、"P002"、"P001"というように降順でソートされていることがわかります。引数axis: インデックス、列名(カラム名)でのソートの指定 sort_indexの引数axisでは、ソートする軸(インデックス or 列)を指定し...
1、sort_index:顾名思义是根据index进行排序,常用的参数为: sort_index(axis=0,level=None,ascending:'Union[Union[bool, int], Sequence[Union[bool, int]]]'=True,inplace:'bool'=False,kind:'str'='quicksort',na_position:'str'='last',sort_remaining:'bool'=True,ignore_index:'bool'=False,key...
sort_index(axis=0, ascending=True, inplace=True) axis:1轴,0轴(默认)。 ascending:默认True升序,False降序。 inplace:默认为False,删除重复项后返回副本。True,直接在原数据上删除重复项。 # 初始的Series,DataFrameseries=pd.Series(np.arange(4),index=['a','c','d','b'])df=pd.DataFrame(np.ara...
dtype: int64 #按obj的索引排序,默认升序，降序可在括号加ascending=False obj.sort_index()a 9 b 20 c 4 d 4 e 6 dtype: int64 #按obj的值排序，默认升序 obj.order()d 4 c 4 e 6 a 9 b 20 dtype: int64 对DataFrame进⾏排序 #⽣成frame frame=pd.DataFrame(pd...