pandas的sort_values(()方法 key

pandas库中的`sort_values()`方法是一个用于对DataFrame或Series数据按指定列进行排序的关键函数。该方法的基本语法如下：

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

- `by`: 要排序的列名，可以是单列或多列名称组成的列表。
- `ascending`: 是否升序排列，默认为True，如果设置为False则降序排列。
- `inplace`: 如果设置为True，会对原始 DataFrame 进行排序并修改，否则会返回一个新的排序后的 DataFrame。
- `kind`: 排序算法，如'quicksort' (默认)、'mergesort' 或 'heapsort'。选择 'stable' 可保持相等值的顺序不变。
- `na_position`: 对缺失值的处理位置，'first' 表示放在前面，'last' 表示放在后面。

例如，如果你想按照名为'my_column'的列对DataFrame df进行升序排序，你可以这样做：

sorted_df = df.sort_values('my_column')

相关问题

pandas读取breast_cancer数据集，并对完成sort_values函数怎么用

好的，您可以使用以下代码读取 breast_cancer 数据集，并使用 `sort_values` 函数按指定列的值进行排序：

import pandas as pd

# 读取 breast_cancer 数据集
data = pd.read_csv('breast_cancer.csv')

# 按 Diagnosis 列的值进行排序
sorted_data = data.sort_values(by='Diagnosis')
print("按 Diagnosis 列的值进行排序后的数据为：\n", sorted_data)

其中，`sort_values` 函数可以按指定列的值进行排序，它的语法格式为：

DataFrame.sort_values(by, axis=0, ascending=True, inplace=False, kind='quicksort', na_position='last', ignore_index=False, key=None)

其中常用的参数如下：

- `by`：指定用于排序的列名或列名列表，如果是多个列，则按指定列的顺序进行排序。
- `axis`：指定排序的轴，0 表示按行索引排序，1 表示按列索引排序，默认为 0。
- `ascending`：指定排序的方式，True 表示升序排序，False 表示降序排序，默认为 True。
- `inplace`：指定是否在原 DataFrame 上进行排序，True 表示在原 DataFrame 上进行排序，False 表示不在原 DataFrame 上进行排序，默认为 False。

在以上代码中，我们使用 `sort_values` 函数按 `Diagnosis` 列的值进行升序排序，返回排序后的 DataFrame，并将其赋值给 `sorted_data` 变量。最后打印输出排序后的 DataFrame。

输出报错runcell(0, '/Users/mac/??????.py') Traceback (most recent call last): File ~/anaconda3/lib/python3.10/site-packages/spyder_kernels/py3compat.py:356 in compat_exec exec(code, globals, locals) File ~/??????.py:36 df2=df2.sort_values(by='??/?',ascending=False) File ~/anaconda3/lib/python3.10/site-packages/pandas/util/_decorators.py:331 in wrapper return func(*args, **kwargs) File ~/anaconda3/lib/python3.10/site-packages/pandas/core/frame.py:6912 in sort_values k = self._get_label_or_level_values(by, axis=axis) File ~/anaconda3/lib/python3.10/site-packages/pandas/core/generic.py:1850 in _get_label_or_level_values raise KeyError(key) KeyError: ‘人数/万’，重新修改一下这个程序

根据错误信息看来，出现了`KeyError`异常，即没有找到名为`'人数/万'`的列。你可以检查一下DataFrame是否包含该列，或者该列名是否拼写正确。另外，为了避免出现中文乱码问题，可以在文件开头添加如下代码，设置编码为UTF-8：

# -*- coding: utf-8 -*-

根据你提供的代码，修改后的程序如下：

# -*- coding: utf-8 -*-
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import pandas as pd

url = 'https://www.gk100.com/read_16892539.htm'
header = {"User-Agent": "Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_15_7) AppleWebKit/605.1.15 (KHTML, like Gecko) Version/15.5 Safari/605.1.15"}

r = requests.get(url, headers=header)
r.encoding = r.apparent_encoding

soup = BeautifulSoup(r.text, features="lxml")
w1 = soup.find_all("td")

result = w1
df = pd.DataFrame(result)

df1 = df[2:]
for index in df1:
    d1 = df1[df1.index%2==0]
    d2 = df1[df1.index%2!=0]
    d1 = d1.reset_index(drop=True)
    d2 = d2.reset_index(drop=True)
    df2 = pd.concat([d1,d2], axis=1)

# 排序，按照第二列的元素进行降序排列
df2 = df2.sort_values(by='??/?', ascending=False)

title = ['省份', '人数/万']
df2.columns = title

print(df2)

需要注意的是，你的代码中`by='??/?'`的部分中文字符被替换成了问号，可能是文件编码不太兼容，你需要手动修改为正确的列名。