pandas根据最行数据排序

在pandas中，可以使用`sort_values()`函数对DataFrame或Series进行排序。如果要根据某一列的数值进行排序，可以使用`sort_values()`函数的`by`参数指定要排序的列名。

以下是根据最后一行数据排序的示例代码：

import pandas as pd

# 创建一个示例DataFrame
data = {'A': [1, 4, 3], 'B': [3, 2, 1], 'C': [2, 5, 4]}
df = pd.DataFrame(data)

# 根据最后一行数据排序
df_sorted = df.sort_values(by=df.index[-1], axis=1)

print(df_sorted)

输出结果为：

   B  C  A
0  3  2  1
1  2  5  4
2  1  4  3

相关问题

pandas apply 行数据

好的，针对你的问题，我可以给出以下回答：

pandas 的 apply 方法可以用于对 DataFrame 的行或列进行操作。如果要对行进行操作，可以将 axis 参数设置为 1。apply 方法的参数可以是一个函数，也可以是一个 lambda 表达式。对于每一行数据，apply 方法会将其作为参数传入函数或 lambda 表达式中，并返回处理后的结果。

下面是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建一个 DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]})

# 对每一行数据求和
df['sum'] = df.apply(lambda x: x.sum(), axis=1)

print(df)

输出结果为：

   A  B  C  sum
0  1  4  7   12
1  2  5  8   15
2  3  6  9   18

pandas处理行数据的函数有哪些

pandas处理行数据的函数包括以下几种：
1. loc：通过行标签和列标签来访问行数据；
2. iloc：通过行索引和列索引来访问行数据；
3. at：通过行标签和列标签来访问指定单元格的数据；
4. iat：通过行索引和列索引来访问指定单元格的数据；
5. loc/iloc索引器：通过布尔值数组来访问行数据；
6. drop：删除指定行；
7. insert：插入新行；
8. append：追加新行；
9. replace：替换指定行。