python表格重新排序
时间: 2023-10-14 15:11:38 浏览: 32
对于Python中的表格,可以使用pandas库进行重新排序。以下是一个示例代码:
```python
import pandas as pd
# 创建一个表格
data = {
'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David'],
'Age': [25, 32, 18, 47],
'Score': [85.5, 92.3, 76.9, 64.2]
}
df = pd.DataFrame(data)
# 根据Age列进行升序排序
df = df.sort_values('Age', ascending=True)
# 打印排序后的表格
print(df)
```
输出结果如下:
```
Name Age Score
2 Charlie 18 76.9
0 Alice 25 85.5
1 Bob 32 92.3
3 David 47 64.2
```
在这个示例中,我们首先使用pandas的DataFrame函数创建了一个表格。然后,使用sort_values函数根据Age列对表格进行了升序排序。最后,我们打印了排序后的表格。
相关问题
python合并表格怎么重新排序
要重新排序表格,你可以使用 Pandas 库中的 `sort_values()` 方法。这个方法可以按照某一列的值对表格进行排序。
例如,如果你想按照表格中的某一列 `col_name` 进行排序,可以使用以下代码:
```python
import pandas as pd
# 读取表格
df = pd.read_csv('your_table.csv')
# 按照 col_name 列进行升序排序
df_sorted = df.sort_values(by='col_name', ascending=True)
# 保存排序后的表格
df_sorted.to_csv('sorted_table.csv', index=False)
```
在这个例子中,`by` 参数指定按照哪一列进行排序,`ascending` 参数指定升序还是降序排序。`to_csv()` 方法用于将排序后的表格保存为一个新的 csv 文件。
如果你需要按照多列进行排序,可以在 `by` 参数中传递一个列表,例如:
```python
df_sorted = df.sort_values(by=['col1', 'col2'], ascending=[True, False])
```
这个例子中,首先按照 `col1` 列进行升序排序,然后按照 `col2` 列进行降序排序。
python csv 表格排序输出
可以使用Python内置的csv模块来读取和处理csv文件,并使用sorted函数对表格进行排序。以下是一个示例代码:
```python
import csv
with open('example.csv', 'r') as f:
reader = csv.reader(f)
sorted_rows = sorted(reader, key=lambda row: row[0]) # 按第一列排序
with open('sorted_example.csv', 'w', newline='') as f:
writer = csv.writer(f)
writer.writerows(sorted_rows)
```
在这个示例中,我们首先使用csv.reader函数读取了一个名为example.csv的csv文件,并使用sorted函数对表格进行排序。sorted函数的key参数指定了按哪一列进行排序。在这个示例中,我们按第一列进行排序。最后,我们使用csv.writer函数将排序后的结果写入一个新的csv文件sorted_example.csv中。