#依据第二、三列,数值降序排序print(df.sort_values(by=['col2','col3'],ascending=False))>>>col1 col2 col32 B 9 9 3 NaN 8 4 5 C 7 8 4 D 7 20 A201 A 1 1 根据第一列中数值排序,按降序排列,并替换原数据 #根据第一列中数值排序,按降序排列,并替换原数据df.sort_values(by=['col1...
#依据第二、三列,数值降序排序 print(df.sort_values(by=['col2','col3'],ascending=False)) >>> col1 col2 col3 2 B 9 9 3 NaN 8 4 5 C 7 8 4 D 7 2 0 A 2 0 1 A 1 1 4. 根据第一列中数值排序,按降序排列,并替换原数据 #根据第一列中数值排序,按降序排列,并替换原数据 df....
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0的行 即第一行的值来降序 x = pd.Dat...
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。 sort_values()函数最常用于清理(比如从高到底排序)以及按照指定列值过滤数据,也可以用于将多个列对齐一起。 下面给出一个示例,假设有一张表格data,以下是data表...
index(level=1)，以第二列索引排序 ，剩余的也排序了。如果换成(level=0)，那么结果如下：...
按列排序 # 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) 按行排序 ...
= "first"举例如下：4. 按索引列的字符串的小写降序排列（a key function：lambda）5. **指定索引 level 排序（同时多列索引的情况）sort_index(level=1)，以第二列索引排序，剩余的也排序了。如果换成(level=0)，那么结果如下：6. 当按照 level 排序时，剩余的 index 的 level 不排序。
按多列排序 df.sort_values(by=['col1','col2']) 1. 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 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 降序排列 df.sort_values(by='col1', ascending=False) ...
对数据进行排序,用到了sort_values,by参数可以指定根据哪一列数据进行排序。ascending是设置升序和降序。 按第一关键字,第二关键字进行排序。 sort_values其它参数:axis=0或者1 纵向排序还是横向; na_position='last' 将空值排在最后。kind和inplace是排序的具体方式,一般数据用不到。
sort_values会返回一个副本，原来的dataframe并没有改变。赋值回去或者加inplace=True就可以了。