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。

pandas中如何使用sort_values对df的两列进行倒序排列

在Pandas中，你可以使用`sort_values()`函数对DataFrame的两列进行倒序排列。这个函数允许你指定按哪些列进行排序，以及排序的方式（升序或降序）。如果你想按两列进行倒序排列，只需要传入这两列的名称和参数`ascending=False`。

例如，假设你有一个名为`df`的DataFrame，其中包含了上述引用[1]的数据，你想按照`Q1`列降序，`team`列也降序排列：

# 倒序排列df，先按Q1列降序，再按team列降序
sorted_df = df.sort_values(by=['Q1', 'team'], ascending=[False, False])

# 查看结果
sorted_df.head()

同样地，如果你想要对引用[2]的数据进行操作，你可以先将数据转换为DataFrame，然后执行相同的操作：

data = {
    'team': ['A', 'B', 'C', 'D', 'E'],
    'Q1': [1066, 975, 1056, 860, 963],
    # 其他Q列...
}

df = pd.DataFrame(data)
sorted_df = df.sort_values(by=['Q1', 'team'], ascending=[False, False])
sorted_df.T.head()