pandas 如何倒序

要在 Pandas 中倒序排列数据，您可以使用 `sort_values()` 方法，并将参数 `ascending` 设置为 `False`。下面是一个示例：

import pandas as pd

# 创建一个示例数据框
data = {'Name': ['John', 'Alice', 'Bob', 'Emily'],
        'Age': [25, 30, 35, 28],
        'Salary': [50000, 60000, 70000, 55000]}
df = pd.DataFrame(data)

# 按照 'Age' 列倒序排列数据
df_sorted = df.sort_values(by='Age', ascending=False)

print(df_sorted)

这将根据 'Age' 列中的值将数据框 `df` 按降序排列。结果将如下所示：

   Name  Age  Salary
2   Bob   35   70000
3  Emily   28   55000
1  Alice   30   60000
0   John   25   50000

请注意，`sort_values()` 方法返回一个新的排序后的数据框，而不会修改原始数据框。

相关问题

pandas正序倒序

可以使用pandas中的sort_values()方法来对数据进行正序或倒序排列。该方法可以根据指定的列名或多个列名进行排序，并且可以选择升序或降序排列。下面是一个例子：

假设我们有以下数据：

import pandas as pd

data = {'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David', 'Emily'],
        'age': [25, 20, 30, 35, 28],
        'gender': ['F', 'M', 'M', 'M', 'F']}

df = pd.DataFrame(data)

现在我们想按照年龄从小到大排序，可以使用以下代码：

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

如果想按照年龄从大到小排序，可以将ascending参数设置为False：

df_sorted = df.sort_values(by='age', ascending=False)

另外，如果想按照多个列进行排序，可以将列名以列表形式传递给by参数：

df_sorted = df.sort_values(by=['gender', 'age'], ascending=[True, False])

上述代码将首先按照gender列进行升序排列，然后在每个gender分组内按照age列进行降序排列。

dataframe 倒序遍历

Pandas是一个强大的数据分析工具，其中的DataFrame是一种二维数据结构。在使用DataFrame时，遍历数据是一个常见的操作。倒序遍历DataFrame可以按照数据的逆序进行操作。下面是使用Python Pandas库对DataFrame进行倒序遍历的方法。

首先，我们需要导入Pandas库，并创建一个示例DataFrame：

import pandas as pd

# 创建示例DataFrame
data = {'姓名': ['张三', '李四', '王五', '赵六'],
        '年龄': [25, 30, 35, 40],
        '性别': ['男', '女', '男', '女']}

df = pd.DataFrame(data)

接下来，我们可以使用iterrows()方法来迭代DataFrame的行，并通过iloc属性来获取每一行的数据。然后，使用[::-1]语法将遍历顺序倒序。最后，可以用print()函数打印每一行的数据。下面是示例代码：

# 倒序遍历DataFrame
for index, row in df[::-1].iterrows():
    print(row['姓名'], row['年龄'], row['性别'])

运行以上代码，就可以实现对DataFrame的倒序遍历。打印的结果将会是：

赵六 40 女
王五 35 男
李四 30 女
张三 25 男

这样，我们就可以用这种方式来实现DataFrame的倒序遍历了。