sort_values 函数的参数主要包括 ascending、descending、by、axis 和 inplace 等。 首先,ascending 和 descending 参数用于指定排序的方向。默认情况下,sort_values 函数使用 ascending 参数,表示按照升序进行排序。如果使用 descending 参数,则表示按照降序进行排序。例如,当我们对一个 Series 对象按照值进行升序排序时,...
sort_values 函数的参数主要有以下几个: 1.由逗号分隔的列名或列的列表:这是 sort_values 函数的主要参数,它决定了我们要根据哪些列对数据进行排序。如果只提供一个列名,那么将根据该列对数据进行排序;如果提供一个列的列表,那么将根据这个列表中的列对数据进行排序。 2.排序方式:sort_values 函数默认是按照升序...
该函数可以指定列数据或行数据进行排序,可以是单个,也可以是 多个(以前经常用来处理单列/行数据,忘记了 sort_values() 也可以处理多列/行数据)。 series 也有 一个 sort_values() 函数,但在参数上稍有区别。 官方文档:pandas.Series.sort_values和pandas.DataFrame.sort_values 3、sort_values() 具体参数 格式...
inplace参数在sort_values()函数中用于控制排序结果是否直接修改原始数据框。 当inplace=True时,排序结果会直接修改原始数据框; 当inplace=False(默认值)时,排序结果会返回一个新的数据框,而原始数据框不会发生改变。 举个例子: (一)创建数据 import pandas as pd # 创建一个数据框 data = {'A': [3, 1,...
一、sort_values()函数用途 pandas中的sort_values()函数原理类似于SQL中的order by,可以将数据集依照某个字段中的数据进行排序,该函数即可根据指定列数据也可根据指定行的数据排序。 二、sort_values()函数的具体参数 用法:DataFrame.sort_
pandas中的sort_values()函数原理类似于SQL中的order by,可以将数据集依照某个字段中的数据进行排序,该函数即可根据指定列数据也可根据指定行的数据排序。 二、sort_values()函数的具体参数 用法: DataFrame.sort_values(by=‘##’,axis=0,ascending=True, inplace=False, na_position=‘last’) 参数说明: 三...
参数解释 DataFrame.sort_values(by, axis=0, ascending=True, inplace=False, kind='quicksort', na_position='last', # last,first;默认是last ignore_index=False, key=None) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 参数的具体解释为: by:表示根据什么字段或者索引进行排序,可以是一个或多个 ...
pandas中的sort_values()函数原理类似于SQL中的order by,可以将数据集依照某个字段中的数据进行排序,该函数即可根据指定列数据也可根据指定行的数据排序。 二、sort_values()函数的具体参数 用法: 1DataFrame.sort_values(by=‘##',axis=0,ascending=True, inplace=False, na_position=‘last') ...
sort_values()是pandas中比较常用的排序方法,主要涉及三个参数 by :str or list of str(字符或者字符列表) ascending :bool or list of bool, default True(是否升序排序,默认升序为True,降序则为False。如果是列表,则需和by指定的列表数量相同,指明每一列的排序方式) ...
在这里,我们将讲解Pandas Dataframe.sort_values()函数的第2个参数。 Dataframe.sort_values(by、axis = 0、ascending = True、inplace = False、kind ='quicksort'、na_position ='last') 此函数用于按指定列或行对DataFrame进行排序。默认情况下,它按升序排序,并返回一个新的DataFrame对象。