pandas先按照age降序排列,后按照visits升序排列
时间: 2023-05-17 22:06:40 浏览: 118
可以使用pandas的sort_values方法来实现这个需求,具体代码如下:
df.sort_values(by=['age', 'visits'], ascending=[False, True])
其中,by参数指定了按照哪些列进行排序,ascending参数指定了每个列的排序方式,True表示升序,False表示降序。
相关问题
python pandas降序排列
使用Pandas对数据进行排序可以使用sort_values()方法,可以指定按照哪些列进行排序以及升序或降序排序。下面是按照某一列进行降序排列的示例代码:
```
import pandas as pd
# 假设有一个DataFrame对象df,想要按照列col1进行降序排列
df.sort_values(by='col1', ascending=False, inplace=True)
```
这里的by参数指定按照哪一列进行排序,ascending参数指定升序或降序,inplace参数指定是否在原DataFrame上进行修改(True表示在原DataFrame上修改,False表示不修改并返回新的DataFrame对象)。如果要按照多列进行排序,可以传递一个列表作为by参数,例如:
```
df.sort_values(by=['col1', 'col2'], ascending=[False, True], inplace=True)
```
这里的col1为第一关键字,col2为第二关键字,两列都是降序排列。如果ascending参数没有传递,则默认为升序排列。
pandas缺失值降序排列
可以使用pandas中的`sort_values()`函数对缺失值进行降序排列。示例代码如下:
```python
import pandas as pd
# 创建示例数据
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, None, 4, 5],
'B': [None, 6, 7, 8, None],
'C': [9, None, 11, 12, 13]})
# 对缺失值进行降序排列
df.isnull().sum().sort_values(ascending=False)
```
输出结果为:
```
B 2
A 1
C 1
dtype: int64
```
其中,`isnull()`函数可以将缺失值标记为True,非缺失值标记为False,再使用`sum()`函数对每一列中的缺失值个数进行统计,最后使用`sort_values()`函数对缺失值个数进行降序排列。
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