在Pandas中,sort_values函数用于对数据进行排序。默认情况下,它是按照升序(ascending order)或降序(descending order)对指定的列进行排序。不过,有时我们需要对数据进行自定义排序,即按照我们指定的顺序对数据进行排列。这可以通过使用category数据类型以及CategoricalDtype来实现。
工作中经常遇到需要根据某一个变量进行自定义排序,例如要排序长度字段["0-12","12-30","30-60","60-120","120-180","180-240","240-300","300+"],而这种又不可能直接用sort_value()函数直接实现 解决方法 方法1(推荐) 使用pandas的CategoricalDtype,将无序的字段转化为自定义的顺序。 然后将DataFrame...
在日常工作中,我们经常需要对数据进行排序,pandas库提供的sort_values()方法可以轻松地完成排序任务。本文将介绍如何使用sort_values()方法进行自定义排序。 步骤一:导入pandas库 在开始之前,我们需要导入pandas库。 ```python import pandas as pd ``` 步骤二:创建数据集 为了方便演示,我们创建一个包含学生名字、...
我们都知道c++库函数sort可以自定义排序,在一般情况下,我们排序的对象都是普通的数据类型比如:int,double等,排序方式无非就是升序和降序,我们可不写比较函数cmp,我们只需在sort的第三参数填入greater<T>或者less<T>其中T为模板参数。【<-方法四】 sort函数原型有两种,分别是两个参数和三个参数的函数 template <cl...
前几天在Python最强王者交流群【吴超建】问了一个基础的问题,这里拿出来给大家分享下。 二、实现过程 这里【瑜亮老师】给了一个思路,可以通过添加辅助列解决。 通过添加辅助列,后来顺利地解决了自己遇到的这个问题。 辅助列如下图所示: 三、总结 大家好,我是皮皮。这篇文章主要盘点了一个基础问题,文中针对该问...
2.传统排序 df.sort_values('Name') df.sort_values('Length') df.sort_values('High', ascending=False)# 降序df.sort_values(['Length','High']) df.sort_values(['Length','High'], ascending=[True,False])# 多字段排序 3.自定义排序 ...
107-Pandas文件头部和自定义列名参数 08:20 108-Pandas文件指定索引参数 09:39 109-Pandas文件编码参数 02:29 110-Pandas文件列数据类型 10:22 111-Pandas文件时间类型列 05:22 112-Pandas文件分块读入 04:48 113-Pandas缺失值类型 05:26 114-Pandas分组聚合 16:06 115-Pandas转换值transform 14:...
前几天在Python最强王者交流群【吴超建】问了一个Python基础的问题,这里拿出来给大家分享下。 二、实现过程 这里【瑜亮老师】给了一个思路,可以通过添加辅助列解决。 通过添加辅助列,后来顺利地解决了自己遇到的这个问题。 辅助列如下图所示: 三、总结
2.传统排序 df.sort_values('Name')df.sort_values('Length')df.sort_values('High', ascending=False) # 降序 df.sort_values(['Length', 'High'])df.sort_values(['Length', 'High'], ascending=[True, False]) # 多字段排序 3.⾃定义排序 映射⽅式 # 输出并⾮预期 df.sort_values('Size...
前几天在Python最强王者交流群【吴超建】问了一个Python基础的问题,这里拿出来给大家分享下。 二、实现过程 这里【瑜亮老师】给了一个思路,可以通过添加辅助列解决。 通过添加辅助列,后来顺利地解决了自己遇到的这个问题。 辅助列如下图所示: 三、总结