sort_values方法有一个ascending参数,可以接受布尔值或布尔值列表来指定每列的排序顺序。默认为True(升序)。 执行排序操作: 调用sort_values方法后,DataFrame会按照你指定的列和顺序进行排序。 检查排序结果: 你可以通过打印排序后的DataFrame来检查结果。 下面是一个具体的代码示例: python import pandas as pd # 创...
3、指定列排序 使用-k参数指定列排序,例如指定第8列时间进行排序 [root@test1 tmp]# ll -h |sort -k 8 total 99M -rw-r–r--. 1 wuhs wuhs 125 Feb 19 10:01 2.log -rw-r–r--. 1 root root 2.4K Feb 19 10:10 3.log -rw-r–r--. 1 root root 183 Feb 19 10:25 4.log -rw-...
为列表时,按照列名顺序依次排序;也可以传入函数,对每个元素进行排序。 axis:指定是按照行排序还是按照列排序,0表示按照行排序,1表示按照列排序。 ascending:指定排序方式,True表示升序,False表示降序。默认为True。 inplace:是否在原DataFrame上进行操作。True则直接在原DataFrame上进行排序,False则返回排序后的新...
升序与降序排序。指定多个排序顺序的列表。如果这是一个布尔列表,则必须匹配 by 的长度。 inplace:布尔值,默认为 False 如果为真,就地执行操作 na_position:{‘first’, ‘last’},默认 ‘last’ first 将NaNs 放在开头,last 将NaNs 放在结尾 返回: sorted_obj:DataFrame 例子:>...
sort_values()是一种Pandas的排序函数,通常用于对数据框中的数据根据指定列进行排序。它可以按照指定的列中的值从低到高(升序)或从高到低(降序)给数据集排序。 sort_values()通常需要两个参数,第一个参数指定需要根据哪一列数据进行排序,第二个参数指定排序的方式,‘ascending’表示升序,‘descending’表示降序。
在sort_values()方法中,通过指定by参数为一个列名列表,可以实现按照多个列进行排序。同时,还可以通过ascending参数来指定每个列的排序顺序(升序或降序),默认为升序。例如,可以设置ascending=[True, False]来分别指定第一个列升序排序,第二个列降序排序。inplace参数用于指定是否在原DataFrame上进行排序,如果需要保留原Da...
by:指定用于排序的列名或列名列表。可以通过指定多个列名来进行多级排序。例如,df.sort_values(by=['column1', 'column2'])将首先按column1进行排序,然后在column1相同的情况下按column2进行排序。 ascending:指定排序的顺序。默认值为True,表示升序排序;False表示降序排序。
如果你指定列的顺序,则DataFrame的列将按一下的顺序排列: >> 1. 输出结果: >> 1. 如果你传递一个dict中未包含的列,那么它将在结果中以缺失值的方式出现: >> 1. 输出结果: >> 1. 可以通过类似dict的符号或属性将DataFrame中的列检索为Series: ...
多列顺序 # 按第一列降序 第二列升序排列 df.sort_values(by=['col1', 'col2'], ascending=[False, True]) 索引重置 df.sort_values(by='col1', ignore_index=True) key参数解释 data1 = pd.DataFrame({ 'col1': [2, 1, 9, 8, 7, 4], 'col2': [0, 1, 9, 4, 2, 3], 'col3...
level:默认None,否则按照给定的level顺序排列---貌似并不是,文档 ascending:默认True升序排列;False降序排列 inplace:默认False,否则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"}