DataFrame.sort_values(by=‘进行排序的列名或索引值’, axis=0, ascending=True, inplace=False, kind=‘quicksort’, na_position=‘last’, ignore_index=False, key=None) 1. 4、sort_values() 使用 4.1 单列/行排序 import pandas as pd df = pd.read_csv('test.csv') # 根据hello列降序排序 d...
DataFrame.sort_values(by, axis=0, ascending=True, inplace=False, kind='quicksort', na_position='last') axis:{0 or ‘index’, 1 or ‘columns’}, default 0,默认按照列排序,即纵向排序;如果为1,则是横向排序。 by:str or list of str;如果axis=0,那么by="列名";如果axis=1,那么by="行名...
df.sort_values(by='col1', ascending=False, na_position='first') col1 col2 col3 col43 NaN 8 4 D4 D 7 2 e5 C 4 3 F2 B 9 9 c0 A 2 0 a1 A 1 1 B 按键功能排序 df.sort_values(by='col4', key=lambdacol: col.str.lower()) col1 col2 col3 col40 A 2 0 a1 A 1 1 ...
df.sort_values(by="数学")df.sort_values(by=["语文","数学"])# 多个字段的排序 axis axis参数表示的是在哪个方向上排序,axis=0纵轴,axis=1横轴,看一份新的模拟数据: data=pd.DataFrame({'a':[7,4,6,3],'b':[4,3,2,1],'c':[8,9,5,1]})data# 结果a b c0748143926253311 image inplac...
x.sort_index(by=["x1","x2"],ascending=[False,True]) 1. 2. 3. 4. 1.2 sort_value ## 参数 DataFrame.sort_values(by,axis=0,ascending=True,inplace=False,kind='quicksort',na_position='last') ### 参数说明 axis:{0or‘index’,1or‘columns’},default0,默认按照索引排序,即纵向排序,如...
在这个示例中,我们创建了一个包含'Name'和'Age'两列的DataFrame,并使用sort_values(by='Age')根据'Age'列对DataFrame进行升序排序。排序后的结果将被存储在sorted_df变量中,并打印出来。 希望这个解答能够帮助你理解TypeError: sort_values() missing 1 required positional argument: 'by'错误的含义,并学会如何正...
是Pandas库中的一个方法,用于对DataFrame对象中的数据进行排序。该方法可以接受一个或多个列名作为排序的依据,并且还可以选择按升序或降序进行排序。 常用的sort_values选项包括: 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col...
xref #10726 This is possible, just not implemented In [3]: df = DataFrame(np.arange(16).reshape(4, 4), index=[1, 2, 3, 4], columns=['A', 'B', 'C', 'D']) In [4]: df Out[4]: A B C D 1 0 1 2 3 2 4 5 6 7 3 8 9 10 11 4 12 13 14 15 In [5]: df...
df3 = df.sort_values(by=['A', 'B'], ascending=[True, False]) print(df3) #按照B列升序,将缺失值放在最前面 df4 = df.sort_values(by='B', na_position='first') print(df4) ``` 输出结果: ``` A B C 0 2 1.0 3 1 1 3.0 2 2 3 NaN 1 A B C 1 1 3.0 2 0 2 1.0 3...
df.sort_values(by='col1', ascending=False) col1 col2 col3 col44 D 7 2 e5 C 4 3 F2 B 9 9 c0 A 2 0 a1 A 1 1 B3 NaN 8 4 D 将NA放在首位 df.sort_values(by='col1', ascending=False, na_position='first') col1 col2 col3 col43 NaN 8 4 D4 D 7 2 e5 C 4 3 F2 ...