key : function, 可选参数 一个函数,该函数应用于每一列的元素上,然后再根据结果进行排序。这类似于Python内置的sorted()函数的key参数。 返回值: 如果inplace=False,则返回一个新的、已排序的DataFrame。 如果inplace=True,则直接修改原DataFrame并返回None。 Pandas Series.sort_values() 方法 对于Pandas的Series...
# 指定索引level排序ascending:bool|int|Sequence[bool|int]=True,inplace:bool=False,kind:str="quicksort",# `快速排序`na_position:str="last",sort_remaining:bool=True,ignore_index:bool=False,key:(Index)->Index|ExtensionArray|ndarray|ndarray|Series|None=None)...
在sort_values()中,我们可以使用key参数来指定排序时应用的函数,下面我们将详细介绍它的用法和实例。 1. sort_values()函数概述 sort_values()函数是Pandas中一个非常有用的函数,可以对DataFrame或者Series按照指定的列或行进行排序。具体语法如下: DataFrame.sort_values(by, axis=0, ascending=True, inplace=...
'c','D','e'])s2=s0.sort_values(key=lambdax:x.str.lower(),ascending=False)# 按索引列的...
DataFrame.sort_values(by,axis = 0,ascending = True,inplace = False,kind ='quicksort',na_position ='last',ignore_index = False,key = None) 参数: by:str or list of str,就是要根据哪一列排序的列名,或者是索引名,是str类型,或者是list ...
这里,列表里面的每一个元素都为二维元组,key参数传入了一个lambda函数表达式,其x就代表列表里的每一个元素,然后分别利用索引返回元素内的第一个和第二个元素,这就代表了sorted()函数利用哪一个元素进行排列。而reverse参数就如同上面讲的一样,起到逆排的作用。默认情况下,reverse参数为False。
pandas中的sort_values函数类似于 SQL 中的order by,可以将数据集依据特定的字段进行排序。 可根据列数据,也可以根据行数据排序。 一、介绍 使用语法为: df.sort_values(by='xxx', axis=0, ascending=True, inplace=False, kind='quicksort', na_position='last', ignore_index=False, key=None) ...
csv_dataframe = csv_dataframe.sort_values(by=['col3'], key=lambda x: x.map(custom_dict)) 但根据我的理解,使用多个带key的列是行不通的: custom_dict = {'new': 0, 'fix': 1, 'error': 2} csv_dataframe = csv_dataframe.sort_values(by=['col2', 'col3'], key=lambda x: x.map(...
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
针对你遇到的问题“sort_values() got an unexpected keyword argument 'key'”,我们可以按照以下步骤进行解答: 确认sort_values()函数的正确用法: sort_values()是pandas库中DataFrame对象的一个方法,用于对DataFrame的某一列或多列进行排序。其正确用法通常不包括key参数。主要参数包括by(指定排序依据的列名或列名列表...