python中sort_values中by=0

在 Python 中，`sort_values` 是 Pandas 库的一个函数，用于对 DataFrame 或 Series 进行排序。`by` 参数用于指定按照哪一列或哪些列进行排序。当 `by` 参数的取值为 0 时，表示按照第一列进行排序。

下面是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建一个 DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [2, 1, 3], 'B': [1, 3, 2]})

# 按照第一列进行排序
df_sorted = df.sort_values(by=0)

print(df_sorted)

输出结果为：

   A  B
1  1  3
0  2  1
2  3  2

可以看到，按照第一列进行排序后，第一列的值变为了 1、2、3，而第二列的值并没有变化。

相关问题

python中sort_values

在Python中，sort_values()是pandas库中DataFrame和Series对象的方法之一。它用于根据指定的列或行对数据进行排序。sort_values()的用法如下：

df.sort_values(by, axis=0, ascending=True, inplace=False, ignore_index=False)

参数说明：

- by：排序依据的列名或行名，可以是单个列名或行名，也可以是多个列名或行名的列表。
- axis：排序的轴，0表示按列排序，1表示按行排序。
- ascending：是否升序排列，默认为True，即升序排列；如果为False，则降序排列。
- inplace：是否在原DataFrame或Series对象上进行排序，默认为False，即返回一个新的排序后的对象；如果为True，则在原对象上进行排序，不返回新的对象。
- ignore_index：是否重置排序后的对象的索引，默认为False，即保留原来的索引；如果为True，则重置排序后的对象的索引。

示例：

import pandas as pd

# 创建一个DataFrame对象
df = pd.DataFrame({'name': ['Tom', 'Jerry', 'Mickey', 'Donald'],
                   'age': [28, 30, 25, 32],
                   'salary': [5000, 8000, 6000, 7000]})

# 按照age列升序排列
df1 = df.sort_values(by='age', ascending=True, ignore_index=True)
print(df1)

# 按照salary列降序排列，并在原对象上进行排序
df.sort_values(by='salary', ascending=False, inplace=True)
print(df)

python中sort_values的用法

### 回答1：
sort_values() 是 pandas 库中的一个函数，用于对 DataFrame 或 Series 进行排序。其用法如下：

对于 DataFrame，可以使用 sort_values() 方法，对其中的一列或多列进行排序，其中参数 by 用于指定排序依据的列名或列名列表，参数 ascending 用于指定是否升序排序，参数 inplace 用于指定是否在原 DataFrame 上进行修改。例如，以下代码按照 'col1' 列进行升序排序：

df.sort_values(by='col1', ascending=True, inplace=True)

对于 Series，可以使用 sort_values() 方法，对其中的值进行排序，其中参数 ascending 用于指定是否升序排序，参数 inplace 用于指定是否在原 Series 上进行修改。例如，以下代码按照 Series 对象 s 中的值进行降序排序：

s.sort_values(ascending=False, inplace=True)

需要注意的是，sort_values() 方法默认返回一个排序后的新对象，而不是在原对象上进行修改，除非设置了参数 inplace=True。

### 回答2：
sort_values是pandas库中的一个排序函数，用于对DataFrame或Series中的数据进行排序操作。具体的用法如下：

1. 对DataFrame排序：

DataFrame.sort_values(by, axis=0, ascending=True, inplace=False, kind='quicksort', na_position='last')

参数解释：

- by：指定按哪个列进行排序，可以是单个列名字符串，也可以是多个列名构成的列表或元组。

- axis：指定按行（axis=0）还是按列（axis=1）排序，默认为0。

- ascending：指定升序（ascending=True）还是降序（ascending=False）排序，默认为True。

- inplace：指定是否在原有的DataFrame上进行修改，默认为False。

- kind：指定排序算法，可以选择快速排序（kind='quicksort'）、归并排序（kind='mergesort'）或堆排序（kind='heapsort'），默认为快速排序。

- na_position：指定缺失值在排序后的位置，可选的有‘last’和'first'，默认为‘last’。

示例：

import pandas as pd

data = {'name':['Tom', 'Jerry', 'Spike', 'Tyke'],
        'age':[9, 7, 3, 1],
        'score':[89, 67, 91, 80]}

df = pd.DataFrame(data)
print(df)

# 按age列升序排序
df_sort = df.sort_values(by='age', ascending=True)
print(df_sort)

# 按score列降序排序
df_sort = df.sort_values(by='score', ascending=False)
print(df_sort)

# 按多个列排序，先按score降序，score相同时再按age升序
df_sort = df.sort_values(by=['score', 'age'], ascending=[False, True])
print(df_sort)

2. 对Series排序：

Series.sort_values(axis=0, ascending=True, inplace=False, kind='quicksort', na_position='last')

参数解释：

- axis：指定按行（axis=0）还是按列（axis=1）排序，默认为0。

- ascending：指定升序（ascending=True）还是降序（ascending=False）排序，默认为True。

- inplace：指定是否在原有的Series上进行修改，默认为False。

- kind：指定排序算法，可以选择快速排序（kind='quicksort'）、归并排序（kind='mergesort'）或堆排序（kind='heapsort'），默认为快速排序。

- na_position：指定缺失值在排序后的位置，可选的有‘last’和'first'，默认为‘last’。

示例：

import pandas as pd

s = pd.Series([9, 7, 3, 1], index=['Tom', 'Jerry', 'Spike', 'Tyke'])
print(s)

# 升序排序
s_sort = s.sort_values()
print(s_sort)

# 降序排序
s_sort = s.sort_values(ascending=False)
print(s_sort)

总的来说，sort_values函数可以根据指定列名或索引值进行排序，支持多列排序、升序降序、多种排序算法和对缺失值的处理。在数据分析和清洗中应用广泛，对于Python数据分析和机器学习的入门学习者来说，是一个非常常用的函数。

### 回答3：
sort_values是Python pandas模块中的一个方法，用于对DataFrame或者Series数据进行排序操作。sort_values方法支持按照指定的轴（行或列）对数据进行排序，同时也可以指定排序的字段（列）和排序的方式（升序或者降序）。

sort_values主要有三个参数，即'by'、'ascending'和'inplace'。其中，'by'表示排序的依据，可以是一个列名、多个列名组成的列表，也可以是一个Series，表示按照该列的值进行排序；'ascending'表示排序的方式，True表示升序，False表示降序（默认为升序）；'inplace'表示是否在原数据上进行排序，True表示直接修改原有数据，False表示排序后生成新的数据。

接下来以一个示例来说明sort_values的用法：

我们有一个数据表，包含了学生的姓名、年龄和成绩

import pandas as pd

data = {'Name':['Tom','Jack','Steve','Ricky','Juan','Nash'],
        'Age':[20,21,19,18,22,23],
        'Score':[99,55,85,76,92,47]}

df = pd.DataFrame(data)

按照成绩从小到大排序

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

按照年龄从大到小排序

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

同时按照成绩和年龄排序（先按照成绩从小到大排序，再按照年龄从大到小排序）

df.sort_values(by=['Score', 'Age'], ascending=[True, False], inplace=True)

通过这个例子，我们可以看出sort_values的基本用法：即按照指定的轴、排序方式和排序字段来对数据进行排序操作，同时也可以通过inplace参数来指定是否直接修改原有数据。