pd.sort_values

pd.sort_values() 是 pandas 库中用于对 DataFrame 或 Series 进行排序的方法。它可以按照指定的列或行的值排序，也可以按照指定的排序顺序进行排序。例如，对于一个 DataFrame df，可以使用 df.sort_values('column_name') 来按照指定的列进行升序排序。如果需要进行降序排序，可以使用 df.sort_values('column_name', ascending=False)。还可以对多个列进行排序，例如 df.sort_values(['column_name_1', 'column_name_2'])。

相关问题

解释如下代码： for ind,value in match_all_pd.iterrows(): if value.pic_id1 <= value.pic_id2: continue else: temp = value.pic_id2 match_all_pd.loc[ind,'pic_id2'] = value.pic_id1 match_all_pd.loc[ind,'pic_id1'] = temp temp = value.row_id2 match_all_pd.loc[ind,'row_id2'] = value.row_id1 match_all_pd.loc[ind,'row_id1'] = temp temp = value.col_id2 match_all_pd.loc[ind,'col_id2'] = value.col_id1 match_all_pd.loc[ind,'col_id1'] = temp match_all_pd['row_diff'] = match_all_pd['row_id2'] - match_all_pd['row_id1'] match_all_pd['col_diff'] = match_all_pd['col_id2'] - match_all_pd['col_id1'] match_all_pd = match_all_pd.sort_values(by = ['pic_id1','pic_id2']) match_all_pd = match_all_pd.drop_duplicates(subset = ['pic_id1','pic_id2','row_diff','col_diff'],keep = 'first') match_check = match_all_pd.groupby(by =['pic_id1','pic_id2','row_diff','col_diff']).count() if(len(match_check[match_check.col_id1>1])>0): print('error')

这段代码的功能是对一个名为match_all_pd的DataFrame进行处理，按照pic_id1和pic_id2排序，并删除重复项。其中pic_id1和pic_id2是两张图片的编号，row_id1和row_id2是这两张图片中的某个物体的行坐标，col_id1和col_id2是这两张图片中的某个物体的列坐标。在删除重复项之前，还计算了每个匹配对中的行坐标和列坐标的差值（row_diff和col_diff）。

具体来说，代码中使用了iterrows()函数来循环遍历DataFrame的每一行。对于每一行数据，如果pic_id1小于等于pic_id2，则跳过该行数据，否则将pic_id1和pic_id2的值互换，同时将row_id1、row_id2、col_id1和col_id2的值也互换。然后，计算row_diff和col_diff的值，并按照pic_id1和pic_id2排序，最后删除重复项。如果在删除重复项之后，仍然存在两个或更多匹配对具有相同的pic_id1、pic_id2、row_diff和col_diff值，则输出"error"。

sort_links = pd.merge(group_sorted, types) # 根据类别求和，每个商品类别的总量，并排序 sort_link_group = sort_links.groupby(['Types']).sum().reset_index() # 删除“index”列 sort_link_group = sort_link_group.sort_values('id',ascending = False).reset_index() del sort_link_group['index'] sort_link_group注释

这段代码的作用是将两个 DataFrame 进行合并，并对合并后的数据按照 `Types` 列进行分组、求和、排序等处理。以下是代码的详细解释：

1. `pd.merge(group_sorted, types)`：将 `group_sorted` 和 `types` 两个 DataFrame 进行合并，根据它们共同拥有的列进行合并。

2. `sort_links.groupby(['Types']).sum().reset_index()`：对合并后的 DataFrame 根据 `Types` 列进行分组，并对每个组内的数据进行求和，最终返回一个新的 DataFrame。

3. `sort_link_group.sort_values('id',ascending = False).reset_index()`：按照 `id` 列的值进行降序排列，并重置索引，返回一个新的 DataFrame。

4. `del sort_link_group['index']`：删除新 DataFrame 中的 `index` 列。

综上，这段代码的作用是将两个 DataFrame 进行合并，并对合并后的数据按照 `Types` 列进行分组、求和、排序等处理。最终返回一个新的 DataFrame，其中不包含 `index` 列。