pandas中排序函数

在pandas中，可以使用`sort_values()`函数对DataFrame或Series进行排序。以下是一些常用的排序函数：

1. 对DataFrame按照一列或多列进行排序：

df.sort_values(by='column_name')
df.sort_values(by=['column_name1', 'column_name2'])

其中，`column_name`是要排序的列名，可以是单个列名或多个列名组成的列表。

2. 对Series进行排序：

s.sort_values()

3. 对DataFrame按照索引进行排序：

df.sort_index()

还可以使用`ascending`参数来指定升序或降序排序，默认为升序：

df.sort_values(by='column_name', ascending=False)
s.sort_values(ascending=False)

这些函数会返回一个新的排序后的DataFrame或Series，原始数据不会受到影响。

相关问题

pandas各种排序函数

以下是Pandas中常用的各种排序函数：
1. Series数据的排序：
- 按值排序：sort_values()函数

     import pandas as pd
     s = pd.Series([3, 1, 4, 2, 5])
     s_sorted = s.sort_values()
     print(s_sorted)

- 按索引排序：sort_index()函数

     import pandas as pd
     s = pd.Series([3, 1, 4, 2, 5], index=['c', 'a', 'd', 'b', 'e'])
     s_sorted = s.sort_index()
     print(s_sorted)

2. DataFrame数据的排序：
- 按值排序：sort_values()函数

     import pandas as pd
     fpath="./datas/600033.csv"
     df=pd.read_csv(fpath)
     df_sorted = df.sort_values(by='date', ascending=True)
     print(df_sorted)

- 按索引排序：sort_index()函数

     import pandas as pd
     fpath="./datas/600033.csv"
     df=pd.read_csv(fpath)
     df_sorted = df.sort_index()
     print(df_sorted)

- 按多列排序：sort_values()函数

     import pandas as pd
     fpath="./datas/600033.csv"
     df=pd.read_csv(fpath)
     df_sorted = df.sort_values(by=['date', 'open'], ascending=[True, False])
     print(df_sorted)

pandas中的函数

在 Pandas 中有许多常用的函数可用于数据处理和分析。下面是一些常见的 Pandas 函数：

1. `read_csv()`：从 CSV 文件中读取数据并创建一个 DataFrame。
2. `head()`：显示 DataFrame 的前几行，默认为前 5 行。
3. `tail()`：显示 DataFrame 的后几行，默认为后 5 行。
4. `info()`：显示 DataFrame 的摘要信息，包括列名、非空值数量和数据类型等。
5. `describe()`：生成 DataFrame 中数值列的统计摘要，包括计数、均值、标准差、最小/最大值等。
6. `shape`：获取 DataFrame 的形状，即行数和列数。
7. `columns`：获取 DataFrame 的列名列表。
8. `values`：获取 DataFrame 中的所有值作为一个二维数组。
9. `loc[]`：通过标签选取行或列的子集。
10. `iloc[]`：通过索引选取行或列的子集。
11. `dropna()`：删除包含缺失值的行或列。
12. `fillna()`：用指定的值或方法填充缺失值。
13. `groupby()`：按照指定的列进行分组操作。
14. `sort_values()`：按照指定的列对 DataFrame 进行排序。
15. `merge()`：根据指定的列将两个 DataFrame 进行合并。

这只是一小部分 Pandas 中可用的函数，还有很多其他功能强大的函数可供使用。