df.sort_index和df.sort_value
时间: 2024-06-14 11:08:10 浏览: 8
df.sort_index()是pandas中的一个函数,用于按照索引对DataFrame进行排序。默认情况下,它会按照索引的升序进行排序。
df.sort_values()也是pandas中的一个函数,用于按照列的值对DataFrame进行排序。可以通过指定要排序的列名来进行排序,也可以通过传递多个列名来进行多级排序。
相关问题
df.sort_value()的 参数详解
抱歉,正确的方法名是df.sort_values(),它用于对DataFrame进行排序。sort_values()方法有多个参数,下面是一些常用的参数及其含义:
- by:指定按照哪些列进行排序,可以是单个列名或多个列名的列表。
- ascending:指定排序方式,True表示升序,False表示降序,默认为True。
- inplace: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,默认为False。
- na_position:指定缺失值的位置,first表示缺失值排在前面,last表示缺失值排在后面,默认为last。
例如,如果要按照列A和列B进行降序排序,可以使用以下代码:
```
df.sort_values(by=['A', 'B'], ascending=False)
```
这将返回一个按照列A和列B进行降序排序的新DataFrame。如果要在原DataFrame上进行排序,可以将inplace参数设置为True:
```
df.sort_values(by=['A', 'B'], ascending=False, inplace=True)
```
import matplotlib.pyplot as plt plt.figure(figsize = (8,7)) df1['salary'].value_counts().sort_index().plot.line() plt.show()
这段代码的作用是绘制一个线性图表,其中x轴为薪资水平,y轴为该薪资水平所对应的人数。该图表的尺寸为8x7,通过调用DataFrame的value_counts()方法来计算每个薪资水平对应的人数,并通过sort_index()方法对结果进行排序。最后通过plot.line()方法将结果绘制成线性图表并展示出来。