python导入一个csv表，先对某一列进行分类，然后根据类别来降序排序的代码

可以使用pandas库来导入csv表格，然后使用groupby函数对某一列进行分类，最后使用sort_values函数来根据类别来降序排序。下面是示例代码：

import pandas as pd

# 导入csv表格
df = pd.read_csv('example.csv')

# 对某一列进行分类
grouped = df.groupby('category')

# 根据类别来降序排序
sorted_df = grouped.apply(lambda x: x.sort_values(['value'], ascending=False))

# 打印排序后的结果
print(sorted_df)

其中，'example.csv'为你要导入的csv文件名，'category'为你要分类的列名，'value'为你要根据其排序的列名。

相关问题

用python将dataframe的列排序

好的，这是一个关于Python编程的问题。您可以使用pandas库中的sort_values()函数来对DataFrame的列进行排序。具体实现步骤如下：

1. 首先导入pandas库：import pandas as pd
2. 读入数据到DataFrame中，并选择需要排序的列：df = pd.read_csv('data.csv') # 假设数据保存在data.csv文件中 df = df.sort_values('column_name')
3. 'column_name'是需要排序的列名，可以是单个列名也可以是多个列名的列表。其中，sort_values()函数默认是升序排列，如果需要降序排列，可以设置参数ascending=False：df = df.sort_values('column_name', ascending=False)

希望以上回答能够帮助到您。若还有其他问题需要解答，请随时提出。

pandas导入导入的数据怎么进行排讯

对导入的数据进行排序，可以使用`sort_values()`函数。该函数可以根据指定的列对DataFrame进行升序或降序排序。

示例代码如下：

import pandas as pd

# 读取csv文件
df = pd.read_csv('data.csv')

# 按照某一列排序
df_sorted = df.sort_values(by='column_name', ascending=False)

# 输出排序后的结果
print(df_sorted)

其中，`by`参数指定按照哪一列进行排序，`ascending`参数指定是否为升序排列。如果`ascending=True`，则为升序排列；如果`ascending=False`，则为降序排列。

除了按照单独的一列进行排序，还可以使用多列排序。示例代码如下：

import pandas as pd

# 读取csv文件
df = pd.read_csv('data.csv')

# 按照多列排序
df_sorted = df.sort_values(by=['column_name1', 'column_name2'], ascending=[True, False])

# 输出排序后的结果
print(df_sorted)

其中，`by`参数传入一个列表，列表中每一项都是按照哪一列进行排序；`ascending`参数传入一个与`by`参数对应的列表，表示每一列是否为升序排列。