python pandas降序排列

使用Pandas对数据进行排序可以使用sort_values()方法，可以指定按照哪些列进行排序以及升序或降序排序。下面是按照某一列进行降序排列的示例代码：

import pandas as pd

# 假设有一个DataFrame对象df，想要按照列col1进行降序排列
df.sort_values(by='col1', ascending=False, inplace=True)

这里的by参数指定按照哪一列进行排序，ascending参数指定升序或降序，inplace参数指定是否在原DataFrame上进行修改（True表示在原DataFrame上修改，False表示不修改并返回新的DataFrame对象）。如果要按照多列进行排序，可以传递一个列表作为by参数，例如：

df.sort_values(by=['col1', 'col2'], ascending=[False, True], inplace=True)

这里的col1为第一关键字，col2为第二关键字，两列都是降序排列。如果ascending参数没有传递，则默认为升序排列。

相关问题

python+pandas降序排列

在Python中，使用pandas库可以对数据进行排序操作。要对数据进行降序排列，可以使用andas的sort_values()函数，并将参数ascending设置为False。

下面是一个示例代码，演示如何使用pandas对数据进行降序排列：

import pandas as pd

# 创建一个示例数据集
data = {'Name': ['Tom', 'Nick', 'John', 'Amy'],
        'Age': [28, 32, 25, 35],
        'Salary': [5000, 6000, 4500, 7000]}

df = pd.DataFrame(data)

# 按照'Salary'列进行降序排列
df_sorted = df.sort_values('Salary', ascending=False)

print(df_sorted)

运行以上代码，输出结果如下：

  Name  Age  Salary
3  Amy   35    7000
1 Nick   32    6000
0  Tom   28    5000
2 John   25    4500

pandas缺失值降序排列

可以使用pandas中的`sort_values()`函数对缺失值进行降序排列。示例代码如下：

import pandas as pd

# 创建示例数据
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, None, 4, 5],
                   'B': [None, 6, 7, 8, None],
                   'C': [9, None, 11, 12, 13]})

# 对缺失值进行降序排列
df.isnull().sum().sort_values(ascending=False)

输出结果为：

B    2
A    1
C    1
dtype: int64

其中，`isnull()`函数可以将缺失值标记为True，非缺失值标记为False，再使用`sum()`函数对每一列中的缺失值个数进行统计，最后使用`sort_values()`函数对缺失值个数进行降序排列。