pandas dataframe降序排列
时间: 2023-08-30 19:11:07 浏览: 54
根据某一列,应该怎么做?
您可以使用pandas的sort_values函数,指定ascending参数为False来实现降序排列。例如,下面的代码将根据某一列(例如'col_name')降序排列一个pandas dataframe df:
```
df.sort_values(by='col_name', ascending=False, inplace=True)
```
相关问题
python+pandas降序排列
在Python中,使用pandas库可以对数据进行排序操作。要对数据进行降序排列,可以使用andas的sort_values()函数,并将参数ascending设置为False。
下面是一个示例代码,演示如何使用pandas对数据进行降序排列:
```python
import pandas as pd
# 创建一个示例数据集
data = {'Name': ['Tom', 'Nick', 'John', 'Amy'],
'Age': [28, 32, 25, 35],
'Salary': [5000, 6000, 4500, 7000]}
df = pd.DataFrame(data)
# 按照'Salary'列进行降序排列
df_sorted = df.sort_values('Salary', ascending=False)
print(df_sorted)
```
运行以上代码,输出结果如下:
```
Name Age Salary
3 Amy 35 7000
1 Nick 32 6000
0 Tom 28 5000
2 John 25 4500
```
pandas缺失值降序排列
可以使用pandas中的`sort_values()`函数对缺失值进行降序排列。示例代码如下:
```python
import pandas as pd
# 创建示例数据
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, None, 4, 5],
'B': [None, 6, 7, 8, None],
'C': [9, None, 11, 12, 13]})
# 对缺失值进行降序排列
df.isnull().sum().sort_values(ascending=False)
```
输出结果为:
```
B 2
A 1
C 1
dtype: int64
```
其中,`isnull()`函数可以将缺失值标记为True,非缺失值标记为False,再使用`sum()`函数对每一列中的缺失值个数进行统计,最后使用`sort_values()`函数对缺失值个数进行降序排列。