dataframe按某列升序排列

可以使用 pandas 中的 sort_values() 方法来按某列升序排列 DataFrame。例如，假设要按 DataFrame 中的列 "score" 升序排列，可以使用以下代码：

import pandas as pd

# 创建 DataFrame
df = pd.DataFrame({'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David'],
                   'score': [75, 82, 90, 68]})

# 按列 "score" 升序排列
df_sorted = df.sort_values(by='score')

print(df_sorted)

输出结果如下：

       name  score
3     David     68
0     Alice     75
1       Bob     82
2  Charlie     90

在 sort_values() 方法中，参数 by 指定按哪列排序，可以是单个列名或多个列名的列表。默认情况下，sort_values() 方法按升序排列，如果要按降序排列，可以设置参数 ascending=False。

相关问题

dataframe 按某列升序排列

DataFrame是Pandas库中常用的数据结构，它是一个二维表格，用于存储表格型数据。如果你想对DataFrame按照某一列进行升序排列，你可以使用`sort_values()`函数。这个函数可以根据指定的列名对数据进行排序。

例如，如果你有一个名为`df`的DataFrame，并且你想根据名为'column_name'的列进行升序排序（即从小到大），你可以这样做：

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

在这里：
- `by='column_name'`指定了排序依据的列。
- `ascending=True`表示升序排列，默认情况下，如果未指定这一参数，Pandas会假设为升序。

dataframe行为降序列为升序排列

可以使用 pandas 库中的 sort_values() 方法将 dataframe 的行降序列转换为升序排列。示例代码如下：

import pandas as pd

# 创建一个 dataframe
df = pd.DataFrame({'col1': [1, 3, 5], 'col2': [4, 2, 6], 'col3': [0, 7, 8]})

# 将行降序列转换为升序排列
df_sorted = df.sort_values(by=['col1'], ascending=True)

# 打印输出排序后的 dataframe
print(df_sorted)

输出为：

   col1  col2  col3
0     1     4     0
1     3     2     7
2     5     6     8