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)
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
- 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,默认是最后,另一个选择是首位
- ignore_index:新生成的数据帧的索引是否重排,默认False(采用原数据的索引)
- key:排序之前使用的函数
数据值的排序主要使用sort_values(),数字按大小排序,字符按字母顺序
Series和DataFrame都支持此方法
import pandas as pd df = pd.DataFrame([["liver","E",89,21,24,64], ["Arry","C",36,37,37,57], ["Ack","A",57,60,18,84], ["Eorge","C",93,96,71,78], ["Oah","D",65,49,61,86] ], columns = ["name","team","Q1","Q2","Q3","Q4"]) res1 = df.Q1.sort_values() # DataFrame 需要传入一个或多个排序的列名 res2 = df.sort_values("Q4") # 默认排序是升序,但可以指定排序方式 # 下例先按team升序排列,如遇到相同的team再按name降序排列 res3 = df.sort_values(by = ["team","name"], ascending = [True, False])
结果展示
df
res1
res2
res3
扩展
# 其他常用方法如下: s.sort_values(ascending = False) # 降序 s.sort_values(inplace = True) # 修改生效 s.sort_values(na_position = "first") # 空值在前 # df按指定字段排列 df.sort_values(by = ["team"]) df.sort_values("Q1") # 按多个字段,先排team,在同team内再看Q1 df.sort_values(by = ["mean","Q1"]) # 全降序 df.sort_values(by = ["mean","Q1"], ascending = False) # 对应指定team升Q1降 df.sort_values(by = ["mean","Q1"], ascending = [True, False])
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