#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....
#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...
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_values(key=lambdax:x.str.lower(),ascending=False)# 按索引列的字...
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) ...
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...
# 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 =...
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) ...
pandas 排序 import pandas as pd import numpy as np unsorted_df=pd.DataFrame(np.random.randn(10...
按col1排序 df.sort_values(by=['col1'])col1 col2 col3 col4 0 A 2 0 a 1 A 1 1 B 2 B 9 9 c 5 C 4 3 F 4 D 7 2 e 3 NaN 8 4 D 按多列排序 df.sort_values(by=['col1', 'col2'])col1 col2...