dataframe如何按照指定列排序
时间: 2024-02-12 14:03:49 浏览: 22
可以使用 pandas 中的 sort_values() 方法来按照指定列排序一个 dataframe。例如,如果想按照某个列名(假设为 "col_name")升序排序一个 dataframe,可以使用以下代码:
```python
df.sort_values(by="col_name", ascending=True, inplace=True)
```
其中,参数 by 指定按照哪个列排序,参数 ascending 指定是否升序排序,参数 inplace 指定是否原地修改 dataframe。如果想降序排序,将 ascending 参数设置为 False 即可。
注意,sort_values() 方法返回一个新的按照指定列排序的 dataframe,如果要修改原 dataframe,需要将 inplace 参数设置为 True。
相关问题
dataframe 按照多列排序
要按多列排序一个 pandas 的 DataFrame,你可以使用 sort_values 函数。下面是一个例子:
``` python
import pandas as pd
# 创建一个 DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': ['a', 'b', 'c', 'a', 'b', 'c'],
'B': [3, 2, 1, 6, 5, 4],
'C': [1, 4, 2, 5, 3, 6]})
# 按照 A 列和 B 列排序,优先按照 A 列排序,A 列相同时再按照 B 列排序
df_sorted = df.sort_values(['A', 'B'])
print(df_sorted)
```
这将输出以下 DataFrame:
```
A B C
0 a 3 1
3 a 6 5
1 b 2 4
4 b 5 3
2 c 1 2
5 c 4 6
```
如果想要按照不同的列有不同的排序方式,可以在排序时为每个列指定排序方式,例如:
``` python
# 按照 A 列升序,B 列降序排序
df_sorted = df.sort_values(['A', 'B'], ascending=[True, False])
```
这将输出以下 DataFrame:
```
A B C
0 a 3 1
3 a 6 5
4 b 5 3
1 b 2 4
5 c 4 6
2 c 1 2
```
dataframe按照列排序
您可以使用pandas库中的`sort_values()`方法来按照指定的列对dataframe进行排序。例如,如果您的dataframe名字是df,您想按照列名为`column_name`的列进行升序排序,可以使用以下代码:
```
df = df.sort_values('column_name', ascending=True)
```
这里使用`ascending=True`来指定升序排序,如果您想进行降序排序,可以将参数修改为`ascending=False`。如果您想按照多列进行排序,可以将多个列名放在一个列表中,例如:
```
df = df.sort_values(['column_name1', 'column_name2'], ascending=[True, False])
```
这里按照`column_name1`列进行升序排序,如果`column_name1`列中的两个值相同,则按照`column_name2`列进行降序排序。