df.sort_values(by=['a','b'],ascending=False)
sort_values() 1 可用于对dateframe的多列同时进行排序 True是升序,False是降序,默认是升序 kk.sort_values(by=['listing_id','order_id'], ascending=[True, True])#user_id listing_id order_id#193 203 17298 9#190 203 17298 10#191 203 17298 11#192 203 17298 12#6303049 203 98510 6#630304...
# 依据第一列排序 并将该列空值放在首位 df.sort_values(by='col1', na_position='first') # 依据第二、三列倒序 df.sort_values(by=['col2', 'col3'], ascending=False) # 替换原数据 df.sort_values(by='col1', inplace=True) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 按行排序 # 按照索引值为...
sort_values 函数用于根据一个或多个列的值对 DataFrame 进行排序。 相关优势 灵活性:可以根据一个或多个列进行排序。 高效性:pandas 底层使用高效的算法,能够处理大规模数据集。 易用性:函数接口简洁明了,易于上手。 类型 sort_values 函数主要有以下几种类型: 单列排序:根据单个列的值进行排序。 多列排序:...
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。
例如,对于一个数组a=[3,1,5,2],可以使用如下代码对其进行排序: a.sort() sorted_a=sorted(a) 对于DataFrame,可以使用如下代码对其某一列进行排序: df.sort_values('column_name') 如果你需要对多列进行排序,可以指定多列的名称,例如: df.sort_values(['col1','col2'])©...
Pandas DataFrame.sort_values() 方法将调用者DataFrame沿任一索引的指定列中的值按升序或降序排序。 pandas.DataFrame.sort_values()语法 DataFrame.sort_values(by,axis=0,ascending=True,inplace=False,kind="quicksort",na_position="last",ignore_index=False,) ...
按多列排序 >>>df.sort_values(by=['col1','col2']) col1 col2 col3 col41A11B0A20a2B99c5C43F4D72e3NaN84D 降序排列 >>>df.sort_values(by='col1', ascending=False) col1 col2 col3 col44D72e5C43F2B99c0A20a1A11B3NaN84D 将NA放在首位 ...
PandasDataFrame.sort_values()方法将调用者DataFrame沿任一索引的指定列中的值按升序或降序排序。 pandas.DataFrame.sort_values()语法 DataFrame.sort_values(by,axis=0,ascending=True,inplace=False,kind="quicksort",na_position="last",ignore_index=False,) ...