python将数据集按照某一列排序

可以使用 Python 的内置函数 `sorted()` 对数据集进行排序，其中可以指定按照哪一列来排序。

假设有以下数据集：

data = [
    ['John', 29, 1000],
    ['Mary', 23, 1500],
    ['Bob', 35, 800],
    ['Alice', 27, 1200]
]

现在想要按照第三列的数值大小进行排序，可以使用以下代码：

sorted_data = sorted(data, key=lambda x: x[2])

这里使用了 `lambda` 表达式来指定按照第三列排序，也可以使用 `itemgetter()` 函数来实现：

from operator import itemgetter

sorted_data = sorted(data, key=itemgetter(2))

最终得到的 `sorted_data` 如下所示：

[
    ['Bob', 35, 800],
    ['John', 29, 1000],
    ['Alice', 27, 1200],
    ['Mary', 23, 1500]
]

可以看到，数据集已经按照第三列的数值大小进行了排序。

相关问题

python dataframe 按某一列排序

你可以使用pandas库中的sort_values方法。例如，如果你想按照某一列“column_name”进行升序排序，可以使用以下代码：

df.sort_values(by='column_name', inplace=True)

其中，参数by指定按照哪一列进行排序；参数inplace指定是否原地修改数据集（默认为False，即不修改原数据集）。如果你想进行降序排序，可以将参数ascending设置为False，即：

df.sort_values(by='column_name', ascending=False, inplace=True)

python中让一个数据集按照日期排序,并且改变行号

在Python中，如果你有一个包含日期的Pandas DataFrame，并想按日期对它进行排序，你可以使用`sort_values()`函数。假设你的DataFrame列名中有"Date"这样的日期列，可以这样做：

import pandas as pd

# 假设df是你的DataFrame
df = df.sort_values('Date', ascending=True) # 'ascending=True'表示升序排列，如果需要降序则设置为False

# 排序后的行号会自动更新，之前的索引会被丢弃，如果你想保留原来的索引并加上新的顺序编号，可以使用：
df = df.reset_index(drop=False).rename_axis({'index': 'new_row_number'}, axis=1)

# 'new_row_number'现在就是新的行号，按照日期排序了

这里我们首先通过`sort_values()`将数据集按日期排序，然后使用`reset_index()`添加一个新的行号列（默认从0开始），`drop=False`保持原有的索引，`rename_axis()`则是给新列重命名。