pandas sort_values怎么降序

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。

相关问题

pandas sort_values参数

pandas的sort_values方法用于对DataFrame或Series进行排序。它接受一些参数来定制排序的行为。

常用的sort_values参数包括：
- by：指定按照哪些列进行排序。可以是单个列名的字符串，也可以是多个列名组成的列表。
- axis：指定按照哪个轴进行排序。默认为0，表示按行排序；1表示按列排序。
- ascending：指定是否升序排序。默认为True，表示升序；False表示降序。
- inplace：指定是否在原地修改数据。默认为False，表示返回一个新的排序后的副本；True表示在原地修改。
- na_position：指定缺失值的放置位置。默认为'last'，表示将缺失值放置在排序结果的末尾；'first'表示放置在开头。

例如，要按照某一列的值对DataFrame进行降序排序，可以使用以下代码：

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

如果要按照多个列进行排序，可以使用以下代码：

df.sort_values(by=['column1', 'column2'], ascending=[True, False])

这些只是sort_values方法的常用参数，还有其他一些参数可以进一步定制排序行为。你可以查阅pandas官方文档以了解更多详细信息。

pandas sort_values 算法

pandas的sort_values算法用于对DataFrame或者Series进行排序。它可以根据指定的列或者索引进行排序，还可以指定升序或者降序排列。sort_values算法的实现主要采用了快速排序和堆排序两种算法。

其中，快速排序算法可以快速地将数据划分为更小的部分并进行排序，它的时间复杂度约为O(NlogN)。另一方面，堆排序算法则采用了大根堆和小根堆，在排序时可以通过堆的调整来达到排序的目的，它的时间复杂度为O(NlogN)。

在进行排序时，pandas会根据用户的输入参数选择合适的算法进行排序，如果用户没有指定，则默认采用快速排序算法。同时，pandas还可以通过设置sort_algorithm参数来明确使用哪种排序算法。

总的来说，pandas的sort_values算法能够快速地对数据进行排序，而且灵活性也很高，可以根据不同的需求进行排序，为数据处理提供了一个强有力的工具。