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...
#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....
# 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 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。并且重置索引,替换原数据 data =...
= "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。
举例:先按照 batch_no 进行分组,然后将所有 task_issued_time 缺失的数据,用task_type =1(运输任务)的那列时间填充。这里将 task_type=1 的做一个排序放在第一行。再用fillna(ffill)前项逐个填充后项。 importpandasaspdimportnumpyasnpdata=pd.DataFrame({'task_issued_time':[np.nan,'2024-01-27 15:34...
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) ...
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...
pandas 排序 import pandas as pd import numpy as np unsorted_df=pd.DataFrame(np.random.randn(10...