Pythonpandas给列排序

可以使用pandas中的sort_values()函数来给列排序，例如：

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

其中，by参数指定要排序的列名，ascending参数指定排序方式（True为升序，False为降序）。

相关问题

Pythonpandas给所有列排序

可以使用pandas的sort_values()方法来给所有列排序。例如，以下代码将DataFrame按照第一列的值进行升序排序：

import pandas as pd

# 创建一个DataFrame
df = pd.DataFrame({'col1': [2, 1, 3], 'col2': ['b', 'a', 'c'], 'col3': [4, 6, 5]})

# 使用sort_values()方法按照第一列的值进行升序排序
df_sorted = df.sort_values('col1')

print(df_sorted)

输出结果为：

   col1 col2  col3
1     1    a     6
0     2    b     4
2     3    c     5

如果想要按照多列进行排序，可以在sort_values()方法中传入多个列名，例如：

# 按照第一列和第三列的值进行升序排序
df_sorted = df.sort_values(['col1', 'col3'])

print(df_sorted)

输出结果为：

   col1 col2  col3
1     1    a     6
0     2    b     4
2     3    c     5

Python pandas处理sheet排序

可以使用pandas中的sort_values()方法来对DataFrame进行排序。该方法可以按照一个或多个列进行排序，并可以选择升序或降序排列。例如，要按照"age"列对DataFrame进行升序排列，可以使用以下代码：

import pandas as pd

df = pd.read_excel('data.xlsx', sheet_name='Sheet1') # 读取Excel中的Sheet1
df_sorted = df.sort_values(by=['age']) # 按照"age"列升序排列

print(df_sorted)

如果要按照多个列进行排序，可以在“by”参数中传递一个列名列表，例如：

df_sorted = df.sort_values(by=['age', 'name']) # 先按照"age"列升序排列，再按照"name"列升序排列

如果要按照降序排列，可以使用“ascending”参数，例如：

df_sorted = df.sort_values(by=['age'], ascending=False) # 按照"age"列降序排列

这样就可以使用pandas来对Excel中的sheet进行排序，实现数据分析和处理的需求。