首页这段程序的执行结果应该是：import pandas as pd unsorted_df = pd.DataFrame({'col1':[2,1,1,1],'col2':[1,3,2,4]}) sorted_df= unsorted_df.sort_values(by=['col1','col2']) print(sorted_df)

这段程序的执行结果应该是：import pandas as pd unsorted_df = pd.DataFrame({'col1':[2,1,1,1],'col2':[1,3,2,4]}) sorted_df= unsorted_df.sort_values(by=['col1','col2']) print(sorted_df)

时间: 2023-12-09 18:04:31 浏览: 71

pandas 实现字典转换成DataFrame的方法

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把dictd = {‘A’:0}转换成DataFrame，首先，DataFrame的语法格式应为： import pandas as pd df = pd.DataFrame({'A':[0]})#'A'是columns，对应的是list 输出： A 0 0 但是如果是： df = pd.DataFrame({'A':0})#直接输入dict 会报错 ValueError: If using all scalar values, you must pass an index 解决办法1：指定index pd.DataFrame({'A':0}，index=[0]) 解决办法2

这段程序的执行结果应该是： ``` col1 col2 1 1 3 2 1 2 3 1 4 0 2 1 ``` 首先创建了一个 DataFrame unsorted_df，它包含了 4 行 2 列的数据。然后使用 sort_values 方法按照 'col1' 和 'col2' 进行排序，并将结果赋值给 sorted_df。排序后，DataFrame 的第 1 列按照升序排列，如果第 1 列的值相同时，则按照第 2 列进行升序排列。输出了排序后的 DataFrame。

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