pandas按降序排列

在Pandas中，如果你想对DataFrame或Series进行降序排序，可以使用`sort_values()`方法。这个方法接受多个参数，但主要的关键参数就是`by`，用于指定排序的列名，如果你想按降序排序，则可以在`ascending`参数上设置为`False`。

例如，如果你有一个名为`df`的DataFrame，你想根据某一列（如'column_name'）进行降序排序：

sorted_df = df.sort_values('column_name', ascending=False)

在这个例子中，`ascending=False`告诉Pandas你希望的是从最大值到最小值的排序。如果你不提供`ascending`，默认值通常是`True`，即升序排序。

对于Series，操作方式类似：

sorted_series = series.sort_values(ascending=False)

如果还有其他条件，比如同时考虑多个列进行排序，可以在`by`参数里传入一个列表：

sorted_df = df.sort_values(by=['column1', 'column2'], ascending=[False, True])

这里会首先按`column1`降序，然后按`column2`升序排序。

相关问题

pandas dataframe降序排列

根据某一列，应该怎么做？

您可以使用pandas的sort_values函数，指定ascending参数为False来实现降序排列。例如，下面的代码将根据某一列（例如'col_name'）降序排列一个pandas dataframe df：

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

pandas降序排列

要在pandas中进行降序排列，可以使用sort_values()函数，并将参数ascending设置为False。下面是一个示例代码：

import pandas as pd
shop = pd.read_csv("data/shop.csv", index_col='id')
shop.sort_values(by='price', inplace=True, ascending=False)