pandas数组排序
时间: 2023-11-05 12:59:46 浏览: 44
pandas数组可以使用sort_values()方法进行排序。对于Series类型的数组,可以使用Series.sort_values()方法进行排序,该方法有两个参数:ascending表示是否升序排序,默认为True;inplace表示是否修改原始Series,默认为False。对于DataFrame类型的数组,可以使用DataFrame.sort_values()方法进行排序,该方法有三个参数:by用来指定按照哪一列或多列进行排序,可以是字符串或字符串列表;ascending表示是否升序排序,默认为True;inplace表示是否修改原始DataFrame,默认为False。
下面是一些示例代码来展示如何对pandas数组进行排序:
1. 对Series进行排序:
```
# 升序排序
df["aqi"].sort_values()
# 降序排序
df["aqi"].sort_values(ascending=False)
```
2. 对DataFrame进行排序:
```
# 单列排序
df.sort_values(by="aqi")
# 单列降序排序
df.sort_values(by="aqi", ascending=False)
# 多列排序,按照aqiLevel升序,bWendu降序
df.sort_values(by=["aqiLevel", "bWendu"], ascending=[True, False])
```
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2. `randn()`:生成一个或多个符合标准正态分布的随机浮点数,返回一个Series或DataFrame。
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4. `random_sample(size=None)`:生成一个或多个0到1之间的随机浮点数,返回一个Series或DataFrame。
5. `choice(a, size=None, replace=True, p=None)`:从给定的一维数组中随机选择元素,返回一个Series或DataFrame。
6. `shuffle(values)`:对给定的一维数组进行原地随机排序。
7. `permutation(values)`:返回一个新的打乱顺序的数组。
这些函数和方法可以帮助我们在数据分析和处理过程中生成随机数据,进行模拟实验或者数据抽样等操作。