Python pandas sort_values方法的使用 1、起因2、sort_values() 函数说明3、sort_values() 具体参数4、sort_values() 使用4.1 单列/行排序4.2 多列/行排序 5、应用 1、起因 今天做到北京玛达科技有限公司2021数据处理工程师笔
pandas 库的 sort_values() 函数可以对 Dataframe 的数据集按照某个字段中的数据进行排序。该函数可以指定列数据或行数据进行排序,可以是单个,也可以是 多个(以前经常用来处理单列/行数据,忘记了 sort_values() 也可以处理多列/行数据)。 series 也有 一个 sort_values() 函数,但在参数上稍有区别。 官方文档:...
1.对DataFrame进行排序: df.sort_values(by='column_name', ascending=True/False) 其中,by参数指定要排序的列名,ascending参数指定升序或降序排列。 2.对Series进行排序: s.sort_values(ascending=True/False) 其中,ascending参数指定升序或降序排列。 3.对多列进行排序: df.sort_values(by=['column1', 'colum...
如果需要将缺失值放在排序结果的开头或指定其他处理方式,可以使用na_position参数进行设置。 排序顺序设置:Sort_Values函数默认按照升序(从小到大)进行排序。如果需要按照降序(从大到小)进行排序,可以使用ascending参数进行设置。 多列排序:Sort_Values函数还支持对多列进行排序。可以通过传递多个列名或列索引的列表来指定...
na_position参数定义了排序时处理NaN值的位置，可选值为'first'或'last'，默认为'last'。总之，sort_values()是pandas中功能强大的排序工具，适合处理多列排序任务。正确使用此方法可有效提升数据处理效率。学习如何根据需求灵活配置by、ascending和na_position参数，将使你更熟练地操作数据排序。
sort_values()是pandas中比较常用的排序方法,其主要涉及以下三个参数: by : str or list of str(字符或者字符列表) Name or list of names to sort by. 当需要按照多个列排序时,可使用列表 ascending : bool or list of bool, default True (是否升序排序,默认为true,降序则为false。如果是列表,则需和by...
sort_values 是pandas 库中用于对 DataFrame 进行排序的方法。以下是关于 sort_values 方法的详细解释: 解释sort_values方法: sort_values 方法用于根据 DataFrame 中某一列或多列的值对 DataFrame 进行排序。 列出sort_values方法的主要参数及其作用: by:指定要排序的列名或列名的列表。如果传入单个列名,则按该列...
5. **指定索引 level 排序(同时多列索引的情况) >>>arrays=[np.array(['qux','qux','foo','foo','baz','baz','bar','bar']),np.array(['two','one','two','one','two','one','two','one'])]>>>s=pd.Series([1,2,3,4,...
按多列排序 >>> df.sort_values(by=['col1', 'col2']) col1 col2 col3 col4 1 A 1 1 B 0 A 2 0 a 2 B 9 9 c 5 C 4 3 F 4 D 7 2 e 3 NaN 8 4 D 降序排序 >>> df.sort_values(by='col1', ascending=False) col1 col2 col3 col4 4 D 7 2 e 5 C 4 3 F 2 ...
按多列排序 df.sort_values(by=['col1','col2']) col1 col2 col3 col41 A 1 1 B0 A 2 0 a2 B 9 9 c5 C 4 3 F4 D 7 2 e3 NaN 8 4 D 降序排列 df.sort_values(by='col1', ascending=False) col1 col2 col3 col44 D 7 2 e5 C 4 3 F2 B 9 9 c0 A 2 0 a1 A 1 1 ...