df=df.sort_index(ascending=False)#排序

这这行这行代码这行代码的这行代码的作这行代码的作用这行代码的作用是这行代码的作用是把这行代码的作用是把DataFrame这行代码的作用是把DataFrame按这行代码的作用是把DataFrame按照这行代码的作用是把DataFrame按照索这行代码的作用是把DataFrame按照索引这行代码的作用是把DataFrame按照索引降这行代码的作用是把DataFrame按照索引降序这行代码的作用是把DataFrame按照索引降序排这行代码的作用是把DataFrame按照索引降序排列这行代码的作用是把DataFrame按照索引降序排列。

相关问题

3.假如我们有名为df的Series类型的数据，但是df中的标签不是按顺序排列的，如果我们想要令df的标签按升序进行排列，我们不应 该用以下哪一代码？ A.Sorted_df= df.sort_values () B.sorted_df= df.sort_values (ascending=False) C.sorted_df= df.sort_values (ascending=True) D.sorted_df= df.reindex()

选项B中的代码会让df降序排列，而不是升序排列。因此，正确答案是C。应该使用以下代码将df升序排列：

sorted_df = df.sort_values(ascending=True)

选项A中的代码可以按值对df进行排序，但是如果我们只是要求对标签进行排序，则不需要使用sort_values方法。

选项D中的reindex方法不会对df中的标签进行排序，而是根据给定的索引重新排序df的行顺序。

3.假如我们有名为df的Series类型的数据，但是df中的标签不是按顺序排列的，如果我们想要令df的标签按升序进行排列，我们不应 该用以下哪一代码？ A.Sorted_df= df.sort_values() B.sorted_df= df.sort_values (ascending=False) C.sorted_df= df.sort_values (ascending=True) D.sorted_df= df.reindex()

正确答案是 B. sorted_df = df.sort_values(ascending=False)。

sort_values() 方法可以用来对 Series 或 DataFrame 中的数值进行排序，按照指定的排序方式进行排序，默认是按照升序排序。如果想要按照降序排序，应该将参数 `ascending` 设置为 `False`，而不是 `True`。因此，选项 B 中的代码是错误的。

正确的选项是 A、C 和 D，它们可以按照升序对 df 的标签进行排序。其中：

- A. Sorted_df = df.sort_values() 可以按照升序对 df 进行排序，返回一个新的按标签排序后的 Series；
- C. sorted_df = df.sort_values(ascending=True) 和 A 的效果相同，可以按照升序对 df 进行排序；
- D. sorted_df = df.reindex() 可以对 df 进行重新索引，如果不指定索引顺序，则会按照升序对标签进行排序。