dataframe排序并将缺失值放在最前

可以使用 pandas 的 sort_values() 方法来对 DataFrame 进行排序，同时使用参数 na_position='first' 将缺失值放在最前面。示例如下：

import pandas as pd

# 创建示例 DataFrame
df = pd.DataFrame({
    'A': [2, 3, 1, 4, None],
    'B': [5, None, 7, 6, 8],
    'C': [10, 9, None, 11, 12]
})

# 按照第一列 A 进行升序排序，并将缺失值放在最前面
df = df.sort_values(by='A', na_position='first', ascending=True)

print(df)

输出结果为：

     A    B     C
4  NaN  8.0  12.0
2  1.0  7.0   NaN
0  2.0  5.0  10.0
1  3.0  NaN   9.0
3  4.0  6.0  11.0

可以看到，缺失值都被放在了最前面，而其他行按照第一列 A 进行了升序排序。

相关问题

如果Series或DataFrame对象中包含NaN，程序排序时该怎么处理？

在Pandas库中，如果Series或DataFrame对象中包含缺失值（NaN），对它们进行排序时，Pandas默认的行为是将NaN放在数据的结尾。这是因为在许多上下文中，缺失值被视为未知或不适用的数据，所以自然应该放在数据集的最后。

如果你想按照数值大小正常排序，包括NaN，可以使用`sort_values()`方法并设置`na_position='first'`（将NaN排在最前面）或`na_position='last'`（将NaN排在最后面）参数。例如：

df.sort_values(by='column_name', na_position='first')

或者

df.sort_values(by='column_name', na_position='last')

如果你希望忽略NaN，即只对非NaN值进行排序，可以添加`ignore_index=True`参数，这将创建一个新的索引并仅基于非NaN值排序原始数据：

df.sort_values(by='column_name', ignore_na=True)

PYTHON df排序

在Python中，可以使用pandas库的DataFrame.sort_values()函数对DataFrame进行排序。该函数的语法如下：
df.sort_values(by, axis=0, ascending=True, inplace=False, kind='quicksort', na_position='last', ignore_index=False, key=None) [2]

其中，by参数指定排序的字段，可以是列名或列序号。axis参数指定按行还是按列进行排序，0表示按行排序，1表示按列排序。ascending参数指定排序的顺序，True表示升序，False表示降序。inplace参数指定是否在原DataFrame上进行排序，True表示在原DataFrame上排序，False表示返回一个新的排序后的DataFrame。kind参数指定排序算法的类型，默认为'quicksort'。na_position参数指定缺失值的位置，默认为'last'，即将缺失值放在排序结果的最后。ignore_index参数指定是否忽略排序后的索引，True表示忽略，False表示保留原索引。key参数指定一个函数，用于对排序字段进行自定义排序。

例如，如果要按最后一列的值从小到大对DataFrame进行排序，可以使用以下代码：
df.sort_values(by=df.columns[-1], axis=0, ascending=True, inplace=True) [1]

这将按照最后一列的值从小到大对DataFrame进行排序，并在原DataFrame上进行修改。