pandas对某列数据排序
时间: 2023-07-27 14:14:02 浏览: 83
在pandas中,可以使用sort_values方法对某列数据进行排序。sort_values方法的常用参数包括:
- by:指定按哪一列进行排序;
- ascending:指定排序方式,True表示升序,False表示降序;
- inplace: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DataFrame进行排序。
下面是一个例子,假设有一个包含学生姓名和成绩的DataFrame,我们想按成绩从高到低对学生进行排序:
```python
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David'],
'score': [90, 80, 95, 85]})
df.sort_values(by='score', ascending=False, inplace=True)
print(df)
```
输出结果为:
```
name score
2 Charlie 95
0 Alice 90
3 David 85
1 Bob 80
```
可以看到,按成绩从高到低排序后,DataFrame的顺序发生了改变。如果想对DataFrame进行原地修改,可以将inplace参数设置为True。
相关问题
pandas对某列数据排序从大到小
可以将sort_values方法的ascending参数设置为False,即可按照从大到小的顺序对某列数据进行排序。以下是示例代码:
```python
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David'],
'score': [90, 80, 95, 85]})
df = df.sort_values(by='score', ascending=False)
print(df)
```
输出结果为:
```
name score
2 Charlie 95
0 Alice 90
3 David 85
1 Bob 80
```
可以看到,按成绩从大到小排序后,DataFrame的顺序发生了改变。需要注意的是,如果不想在原DataFrame上进行修改,可以将inplace参数设置为False或者不进行设置(默认为False)。
python中如何对pandas的某列 数据进行排序
要对 Pandas 数据框中的某一列进行排序,可以使用 `sort_values()` 方法。下面是一个例子:
```python
import pandas as pd
# 创建一个数据框
df = pd.DataFrame({
'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David'],
'age': [25, 20, 30, 18],
'salary': [5000, 4000, 6000, 3500]
})
# 按照 'salary' 列进行排序
df_sorted = df.sort_values('salary')
print(df_sorted)
```
输出结果如下:
```
name age salary
3 David 18 3500
1 Bob 20 4000
0 Alice 25 5000
2 Charlie 30 6000
```
在上面的例子中,我们首先创建了一个数据框 `df`,然后使用 `sort_values()` 方法对 `df` 进行排序,按照 `salary` 列的值进行升序排序,结果存储在 `df_sorted` 中。
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