3.假如我们有名为df的Series类型的数据,但是df中的标签不是按顺序排列的,如果我们想要令df的标签按升序进行排列,我们不应 该用以下哪一代码? A.Sorted_df= df.sort_values () B.sorted_df= df.sort_values (ascending=False) C.sorted_df= df.sort_values (ascending=True) D.sorted_df= df.reindex()
时间: 2024-03-03 22:52:51 浏览: 94
选项B中的代码会让df降序排列,而不是升序排列。因此,正确答案是C。应该使用以下代码将df升序排列:
```
sorted_df = df.sort_values(ascending=True)
```
选项A中的代码可以按值对df进行排序,但是如果我们只是要求对标签进行排序,则不需要使用sort_values方法。
选项D中的reindex方法不会对df中的标签进行排序,而是根据给定的索引重新排序df的行顺序。
相关问题
3.假如我们有名为df的Series类型的数据,但是df中的标签不是按顺序排列的,如果我们想要令df的标签按升序进行排列,我们不应 该用以下哪一代码? A.Sorted_df= df.sort_values() B.sorted_df= df.sort_values (ascending=False) C.sorted_df= df.sort_values (ascending=True) D.sorted_df= df.reindex()
正确答案是 B. sorted_df = df.sort_values(ascending=False)。
sort_values() 方法可以用来对 Series 或 DataFrame 中的数值进行排序,按照指定的排序方式进行排序,默认是按照升序排序。如果想要按照降序排序,应该将参数 `ascending` 设置为 `False`,而不是 `True`。因此,选项 B 中的代码是错误的。
正确的选项是 A、C 和 D,它们可以按照升序对 df 的标签进行排序。其中:
- A. Sorted_df = df.sort_values() 可以按照升序对 df 进行排序,返回一个新的按标签排序后的 Series;
- C. sorted_df = df.sort_values(ascending=True) 和 A 的效果相同,可以按照升序对 df 进行排序;
- D. sorted_df = df.reindex() 可以对 df 进行重新索引,如果不指定索引顺序,则会按照升序对标签进行排序。
二、多项选择题(共25题,每题有至少一个正确选项3.假如我们有名为df的Series类型的数据,但是df中的标签不是按顺序排列的,如果我们想要令df的标签按升序进行排列,我们不应 该用以下哪一代码? A.Sorted_df= df.sort_values () B.sorted_df= df.sort_values (ascending=False) C.sorted_df= df.sort_values (ascending=True) D.sorted_df= df.reindex()
正确答案是 B. `sorted_df = df.sort_values(ascending=False)`。
`sort_values()` 方法可以用来对 Series 或 DataFrame 中的数值进行排序,按照指定的排序方式进行排序,默认是按照升序排序。如果想要按照降序排序,应该将参数 `ascending` 设置为 `False`,而不是 `True`。因此,选项 B 中的代码是错误的。
正确的选项是 A、C 和 D,它们可以按照升序对 df 的标签进行排序。其中:
- A. `sorted_df = df.sort_values()` 可以按照升序对 df 进行排序,返回一个新的按标签排序后的 Series;
- C. `sorted_df = df.sort_values(ascending=True)` 和 A 的效果相同,可以按照升序对 df 进行排序;
- D. `sorted_df = df.reindex()` 可以对 df 进行重新索引,如果不指定索引顺序,则会按照升序对标签进行排序。
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