sort_values怎么按列排序一个list数组

sort_values是pandas中的函数，用于对DataFrame或Series按照某一列或多列进行排序。如果要对一个list数组进行排序，可以使用Python内置的sorted函数。

例如，如果要按照列表中的第二个元素进行排序，可以使用以下代码：

my_list = [[1, 3], [2, 1], [3, 2]]
sorted_list = sorted(my_list, key=lambda x: x[1])

这里的key参数指定了排序的方式，lambda函数返回每个元素的第二个值作为排序依据。排序结果为：

[[2, 1], [3, 2], [1, 3]]

如果要按照第一个元素进行排序，则lambda函数可以改为x[0]。

相关问题

AttributeError: 'float' object has no attribute 'sort_values'

这个错误通常是因为你正在尝试对一个浮点数对象使用sort_values()方法，但是该方法只能用于pandas DataFrame和Series对象。如果你想对一个列表或数组进行排序，可以使用Python内置的sorted()函数或numpy库中的sort()函数。以下是一个使用sorted()函数对列表进行排序的例子：

my_list = [3.2, 1.5, 4.8, 2.7]
sorted_list = sorted(my_list)
print(sorted_list) # 输出：[1.5, 2.7, 3.2, 4.8]

二维数组sort从大到小排序

二维数组的`sort()`函数通常是针对一维数组或者可以转换成一维数据结构的情况进行排序的，比如整型或浮点数数组。对于二维数组，如果你想按某列的值从大到小排序，你需要先将其转置为一维数组，然后对这行或列的数据进行降序排序。

在Python中，如果你有一个二维列表，你可以这样做：

# 假设我们有这样一份二维列表
data = [[5, 3], [7, 1], [1, 9], [4, 6]]

# 首先，我们需要获取第二列的值并创建一个新的列表
values = [row[1] for row in data]

# 使用内置的sorted()函数，设置reverse=True实现降序排列
sorted_values = sorted(values, reverse=True)

# 然后根据新的索引重新构建二维数组
sorted_data = [[data[i][0]] + [sorted_values[i]] for i in range(len(data))]

print(sorted_data)

如果是在Java中，可以借助流(Stream)和Collectors来实现类似的操作：

import java.util.Arrays;
import java.util.Comparator;

List<int[]> data = Arrays.asList(new int[][]{{5, 3}, {7, 1}, {1, 9}, {4, 6}});
int[] values = data.stream().mapToInt(arr -> arr[1]).toArray();
int[] sortedValues = Stream.of(values).sorted(Comparator.reverseOrder()).toArray();

List<int[]> sortedData = data.stream()
    .map(arr -> new int[]{arr[0], sortedValues[arrIndex]})
    .collect(Collectors.toList());