python dataframe 按照某一列的名称进行排序

在Python的Pandas DataFrame中，如果你想按照某一列的值对整个DataFrame进行排序，你可以使用`.sort_values()`函数。这个函数的基本语法如下：

df_sorted = df.sort_values(by='column_name', ascending=True)

这里的`column_name`是你想要排序的那一列的名称，`ascending=True`表示升序排序，默认是从小到大。如果你想降序排序，则将`ascending`设为`False`。

例如，假设你有一个名为`df`的DataFrame，你想按照`Age`列的值从年轻到年长排序：

df_sorted = df.sort_values('Age')

如果你想先按某个列排序，然后根据另一个列做进一步排序，可以在`by`参数中添加多个列名，如：

df_sorted = df.sort_values(['Name', 'Age'], ascending=[True, False])

这将首先按名字升序，然后名字相同的再按年龄降序排序。

相关问题

python的dataframe按照某一列进行升序排序

在Python中，使用pandas库的DataFrame对象可以方便地按照某一列进行升序排序。具体操作如下：

首先，确保你已经导入了pandas库。如果没有导入，可以使用以下代码导入：

import pandas as pd

然后，创建一个DataFrame或者使用已有的DataFrame。例如：

data = {
    'Name': ['John', 'Anna', 'Peter', 'Linda'],
    'Age': [28, 19, 34, 25],
    'Score': [20, 5, 50, 10]
}
df = pd.DataFrame(data)

接下来，使用`sort_values`方法按照特定列进行排序。如果你想按照'Age'列进行升序排序，可以这样操作：

sorted_df = df.sort_values(by='Age')

此时，`sorted_df`就是按照'Age'列升序排列的DataFrame。

如果你想直接在原DataFrame上修改并保持排序后的顺序，可以添加`inplace=True`参数：

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

这样，`df`中的数据就会按照'Age'列升序排列。

python dataframe 根据某一列排序

可以使用 pandas 的 sort_values() 方法，例如：

df.sort_values(by='某一列名', ascending=False)

其中，by 参数指定要排序的列名，ascending 参数指定是否升序排列。