默认情况下,sort_values按升序对列进行排序,但可以指定降序排序。sort_values也可以对列中的缺失值进行处理,将它们放在最前面或最后面。语法:DataFrame.sort_values(by, axis=0, ascending=True, inplace=False, kind='quicksort', na_position='last') 参数说明: by:指定按照哪些列进行排序,可以是单列,也可以...
axis:排序是在横轴还是纵轴,默认是纵轴axis=0 ascending:排序结果是升序还是降序,默认是升序 inplace:表示排序的结果是直接在原数据上的就地修改还是生成新的DatFrame kind:表示使用排序的算法,快排quicksort,,归并mergesort, 堆排序heapsort,稳定排序stable ,默认是 :快排quicksort na_position:缺失值的位置处理,默认...
# 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 1. 2. 3. 4. 5. 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...
# 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 =...
排序顺序设置:sort_values函数默认按照升序进行排序,即较小的值排在前面。如果需要按照降序进行排序,可以使用ascending参数进行设置。 以下是一个示例代码,演示如何使用sort_values函数对数字进行正确排序: 代码语言:python 代码运行次数:0 复制 Cloud Studio代码运行 ...
ascending:排序结果是升序还是降序,默认是升序 inplace:表示排序的结果是直接在原数据上的就地修改还是生成新的DatFrame kind:表示使用排序的算法,快排quicksort,,归并mergesort, 堆排序heapsort,稳定排序stable ,默认是 :快排quicksort na_position:缺失值的位置处理,默认是最后,另一个选择是首位 ...
DataFrame.sort_values(by,# 排序字段axis=0,#行列ascending=True,# 升序、降序inplace=False,# 是否修改原始数据框kind='quicksort',# 排序方式na_position='last',# 缺失值处理方式ignore_index=False,# 忽略索引key=None)# 函数 可以参考:Python学习笔记:pd.sort_values实现排序 ...
na_position :{‘first’,‘last’}, default ‘last'.(如果指定排序的列中有nan值,可指定nan值放在第一个还是最后一个) 动动手: 升序 降序 升序,指定nan值放在第一位 by,指定列选择升序降序
同时,还可以通过ascending参数来指定每个列的排序顺序(升序或降序),默认为升序。例如,可以设置ascending=[True, False]来分别指定第一个列升序排序,第二个列降序排序。inplace参数用于指定是否在原DataFrame上进行排序,如果需要保留原DataFrame,则可以将其设置为False。
按值排序,默认升序, 缺失值放在最上面(na_position = "first") 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_valu...