默认情况下,sort_values按升序对列进行排序,但可以指定降序排序。sort_values也可以对列中的缺失值进行处理,将它们放在最前面或最后面。语法:DataFrame.sort_values(by, axis=0, ascending=True, inplace=False, kind='quicksort', na_position='last') 参数说明: by:指定按照哪些列进行排序,可以是单列,也可以...
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()函数的默认排序方式是升序排列。选项D“随机排序”也是错误的,因为sort_values()函数并不会...
sort_values 函数的默认排序顺序是升序排序,即 ascending=True。这意味着数据将从小到大(或从字母 A 到 Z)进行排序。 4. 提供如何改变 sort_values 函数默认排序顺序的方法 要改变 sort_values 函数的默认排序顺序,你可以通过设置 ascending 参数为 False 来实现降序排序。以下是一个示例: python import pandas as...
按值排序,默认升序, 缺失值放在最上面(na_position = "first") s=pd.Series([np.nan,1,3,10,5])s1=s.sort_values(na_position='first')# 按值排序,默认升序, 缺失值放在最上面 按值的字符串的小写降序排列(a key function:lambda) s0=pd.Series(['a','B','c','D','e'])s2=s0.sort_valu...
ascending:升序还是降序,Ture升序,Flase降序 inplace:默认False,Ture排序之后的数据直接替换原来的数据框 kind:默认quicksort,排序的方法 na_position:缺失值默认排在最后{"first","last"} by:按照哪一列数据进行排序 例子: import pandas as pd x = pd.DataFrame({"x1":[1,2,2,3],"x2":[4,3,2,1]}...
升序,降序(参数ascending) 默认为升序。如果要使用降序,请将升序参数设置为False。 df_s = df.sort_values('state', ascending=False) print(df_s) # name age state point # 3 Dave 68 TX 70 # 0 Alice 24 NY 64 # 5 Frank 30 NY 57
默认情况下,sort_index()是按照升序排序。如果你想按照降序排序,可以设置参数ascending为False。接下来,我们来看一下sort_values()函数。这个函数可以根据列的值对DataFrame进行排序。默认情况下,sort_values()也是按照升序排序。同样,你可以通过设置参数ascending为False来实现降序排序。除了sort_index()和sort_values()...
# 根据hello列降序排序 data = df.sort_values(by="hello", ascending=False, ,axis=0) # axis=0表示按列,同理axis=1表示按行 1. 2. 3. 4. 5. 4.2 多列/行排序 import pandas as pd df = pd.read_csv('test.csv') # 根据第一列降序排序,当第一列相同时,根据第三列进行升序排序。并且重置...
一、sort_values() 方法 1. 真正地在指定轴上根据数值进行排序，默认为升序。1.1 series.sort_values()在原函数上进行修改，设置 inplace=True，返回按值排序的Series，如果 inplace=True，则返回None。按值排序，默认升序，缺失值放在最上面（na_position = "first"）按值的字符串的小写降序排列（...
ascending:是否为升序排列,默认为True,如果降序需要设定为False。 na_option:用于处理NaN值。 二、实践 importpandasaspdimportnumpyasnphangye=['农业']*5+['城市']*10id=[iforiinrange(1,16)]np.random.shuffle(id)month=['202110','202212','202111','202112','202201','202202','202203','202204',...