pandas sort_values怎么降序

时间: 2023-04-23 12:05:24 浏览: 142

在Pandas中给多层索引降级的方法

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### 在Pandas中给多层索引降级的方法 #### 背景介绍在处理数据分析时，我们经常使用Python的Pandas库来进行数据操作。虽然我们通常不会主动设置多层索引，但在某些场景下，例如对某个字段进行多种统计操作（如求和、最大值、最小值等），可能会自动形成具有层级结构的多层索引。这种结构在阅读和理解数据时非常直观，但同时也给编程带来了一定的复杂性。因此，了解如何在Pandas中给多层索引降级是非常有用的。 #### 数据准备我们需要创建一个示例数据集以便进行演示。以下代码创建了一个简单的DataFrame，并添加了一个分类列`who`用于后续分组操作。 ```python import pandas as pd import numpy as np # 创建示例数据 df = pd.DataFrame(np.arange(0, 14).reshape(7, 2), columns=['a', 'b']) df['a'] = df['a'] % 3 # 对'a'列取模3 df['who'] = 'Bob' # 添加新列'who'并默认值为'Bob' # 修改'who'列中的部分值 df.loc[df['a'] % 4 == 0, 'who'] = 'Alice' # 显示数据 print(df) ``` 输出结果如下： ``` a b who 0 0 1 Alice 1 2 3 Bob 2 1 5 Bob 3 0 7 Alice 4 2 9 Bob 5 1 11 Bob 6 0 13 Alice ``` #### 对一个字段同时用3个聚合函数接下来，我们将对数据进行分组，并对每个分组内的`b`列应用三个不同的聚合函数：求和、最大值和最小值，同时计算`a`列的总和。 ```python gp1 = df.groupby('who').agg({'b': [sum, np.max, np.min], 'a': sum}) print(gp1) ``` 输出结果如下： ``` b a sum max min sum who Alice 8.0 7.0 1.0 0 Bob 28.0 11.0 3.0 6 ``` 这里可以看到，输出的结果是一个具有两层索引（`who`和`b/a`）的DataFrame。当我们需要访问特定的数据时，必须使用类似于`gp1.loc['Bob', ('b', 'sum')]`这样的方式，这显然不太方便。 #### 多层索引降级的方法为了简化访问过程，我们可以采取以下两种方法之一来给多层索引降级。 1. **直接去除一层** - 将多层索引中的某一层删除，使得索引结构扁平化。 ```python gp2 = gp1.copy(deep=True) gp2.columns = gp1.columns.droplevel(0) print(gp2) ``` 输出结果如下： ``` sum max min sum who Alice 8.0 7.0 1.0 0 Bob 28.0 11.0 3.0 6 ``` 2. **把两层合并到一层** - 使用字符串连接的方式将两层索引合并成一层。 ```python gp3 = gp1.copy(deep=True) gp3.columns = ["_".join(x) for x in gp3.columns.ravel()] print(gp3) ``` 输出结果如下： ``` b_sum b_max b_min a_sum who Alice 8.0 7.0 1.0 0 Bob 28.0 11.0 3.0 6 ``` 通过上述方法，我们可以有效地降低多层索引的复杂度，使数据更易于管理和操作。希望这些技巧能帮助你在实际项目中更好地处理具有多层索引的数据。

使用pandas的sort_values方法进行降序排序，可以通过设置参数ascending=False来实现。具体操作如下： df.sort_values(by='列名', ascending=False) 其中，by参数指定要排序的列名，ascending参数设置为False表示降序排序。

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