pandas sort排序
时间: 2023-11-17 13:01:55 浏览: 43
pandas中的sort_values()和sort_index()是两种常用的排序方法。其中,sort_values()是按照列的值进行排序,而sort_index()是按照行或列的索引进行排序。这两种方法都可以指定升序或降序排列。
除了这两种方法,还有其他的排序方法,例如nsmallest()和nlargest(),它们可以用于查找最小或最大的值,并按照指定的列进行排序。
需要注意的是,排序并不会改变原始数据,而是返回一个新的排序后的数据副本。如果需要在原始数据上进行排序,可以使用inplace参数。
相关问题
pandas排序sort方法
Pandas中的sort方法可以用来对DataFrame中的数据进行排序。
sort方法的常用参数有:
- by:指定按照哪些列进行排序,可以是单个列名或多个列名组成的列表,也可以是一个函数。
- axis:指定按照哪个轴进行排序,0表示按照行进行排序,1表示按照列进行排序。
- ascending:指定排序的方式,True表示升序,False表示降序。
- inplace:是否在原DataFrame上进行修改,默认为False,即返回一个新的DataFrame。
下面是一个简单的例子:
```python
import pandas as pd
# 创建一个DataFrame
data = {'name': ['Tom', 'Jerry', 'Mike', 'David', 'John'],
'score': [80, 90, 70, 60, 75],
'age': [20, 22, 21, 19, 23]}
df = pd.DataFrame(data)
# 按照score列进行升序排列
df.sort_values(by='score', inplace=True)
print(df)
```
输出结果为:
```
name score age
3 David 60 19
4 John 75 23
2 Mike 70 21
0 Tom 80 20
1 Jerry 90 22
```
上述代码中,我们创建了一个包含name、score和age三列数据的DataFrame,并使用sort_values方法按照score列进行升序排列,最后输出排好序的DataFrame。
pandas数组排序
pandas数组可以使用sort_values()方法进行排序。对于Series类型的数组,可以使用Series.sort_values()方法进行排序,该方法有两个参数:ascending表示是否升序排序,默认为True;inplace表示是否修改原始Series,默认为False。对于DataFrame类型的数组,可以使用DataFrame.sort_values()方法进行排序,该方法有三个参数:by用来指定按照哪一列或多列进行排序,可以是字符串或字符串列表;ascending表示是否升序排序,默认为True;inplace表示是否修改原始DataFrame,默认为False。
下面是一些示例代码来展示如何对pandas数组进行排序:
1. 对Series进行排序:
```
# 升序排序
df["aqi"].sort_values()
# 降序排序
df["aqi"].sort_values(ascending=False)
```
2. 对DataFrame进行排序:
```
# 单列排序
df.sort_values(by="aqi")
# 单列降序排序
df.sort_values(by="aqi", ascending=False)
# 多列排序,按照aqiLevel升序,bWendu降序
df.sort_values(by=["aqiLevel", "bWendu"], ascending=[True, False])
```