sort_values取列

`sort_values()` 是 Pandas 中的一个方法，用来对 DataFrame 或 Series 按照某一列或多列的值进行排序。如果想要对 DataFrame 中的某一列进行排序，可以使用以下的语法：

df.sort_values(by='column_name')

其中，`column_name` 是要排序的列的名称。

如果想要按照多列进行排序，可以传入一个列表：

df.sort_values(by=['column_name1', 'column_name2'])

这将首先按照 `column_name1` 进行排序，然后对于具有相同 `column_name1` 值的行，按照 `column_name2` 进行排序。

注意，`sort_values()` 方法并不会改变原 DataFrame 的顺序，而是返回一个新的已排序的 DataFrame。如果想要将排序结果保存到原 DataFrame 中，可以使用 `inplace=True` 参数：

df.sort_values(by='column_name', inplace=True)

这将直接将排序结果覆盖原 DataFrame。

相关问题

row.sort_values

`row.sort_values` 是一个 pandas DataFrame 或 Series 对象上的方法，用于按照特定的列或行进行排序。它返回一个新的排序后的对象。

如果 `row` 是一个 DataFrame，可以使用 `row.sort_values(by=column_name)` 来按照特定列进行排序。例如，如果想按照 'column1' 列进行升序排序，可以使用 `row.sort_values(by='column1')`。

如果 `row` 是一个 Series，可以直接使用 `row.sort_values()` 来对 Series 进行排序。

请注意，这只是一个简单的解释，具体使用方式取决于你所使用的 DataFrame 或 Series 对象。

解释uniqlo.pivot_table(values='quant', index='product', columns='city', aggfunc='sum').sort_values('上海', ascending=False)

这段代码使用了 `uniqlo` 数据集的 `pivot_table()` 方法来生成一个透视表，并进行了一些排序操作。

具体解释如下：

- `values='quant'`：将数据集中的 `quant` 列作为值，即透视表中的数值部分。
- `index='product'`：将数据集中的 `product` 列作为透视表的索引，即行的标签。
- `columns='city'`：将数据集中的 `city` 列作为透视表的列，即列的标签。
- `aggfunc='sum'`：指定了聚合函数为求和，表示在透视过程中对值进行求和运算。
- `.sort_values('上海', ascending=False)`：对透视表按照 '上海' 列进行降序排序。

总体来说，这段代码的目的是生成一个透视表，该表以产品名称为行、城市名称为列，并计算了每个产品在每个城市中的销售数量。最后，根据 '上海' 列中的值进行降序排序，以便找出在上海销售量最高的产品。

请注意，这段代码的执行结果取决于 `uniqlo` 数据集的结构和数据内容，以及所使用的库和函数库的版本。如果遇到任何错误或问题，建议检查数据集和代码是否正确，并确保所使用的库和函数库已正确安装和导入。