pandas按照某一列排序

可以使用 `sort_values()` 方法按照某一列排序。假设有一个名为 `df` 的 DataFrame，需要按照其中的一列 `col_name` 进行升序排序，可以使用以下代码：

df.sort_values(by='col_name', inplace=True)

其中，`by` 参数指定要排序的列名；`inplace=True` 表示在原 DataFrame 上进行修改，如果不设置该参数，则会返回一个新的已排序的 DataFrame。

如果需要按照多个列排序，可以传递一个列名列表作为 `by` 参数，例如：

df.sort_values(by=['col1', 'col2'], inplace=True)

这将首先按照 `col1` 进行排序，然后在每个 `col1` 分组内按照 `col2` 进行排序。

相关问题

pandas 按照某一列排序

你可以使用 Pandas 中的 `sort_values()` 方法来按照某一列对 DataFrame 进行排序。以下是一个示例：

import pandas as pd

# 创建一个示例 DataFrame
data = {'Name': ['John', 'Emma', 'Alex', 'Jessica'],
        'Age': [28, 24, 32, 29],
        'Salary': [50000, 60000, 55000, 45000]}

df = pd.DataFrame(data)

# 按照 'Salary' 列进行升序排序
df_sorted = df.sort_values('Salary')

print(df_sorted)

这将按照 'Salary' 列的值对 DataFrame 进行升序排序，并输出排序后的结果。你可以根据自己的需求选择要排序的列。

pandas 根据某一列排序

Pandas是一个强大的数据处理库，你可以使用`sort_values()`函数对DataFrame按照指定的列进行排序。这个函数接受两个参数：

1. `by`: 要排序的列名。如果你想根据整数索引进行排序，可以传递列的序号，例如`by=0`表示第一个列。

2. `ascending`: 可选，默认为`True`，表示升序排序。如果设置为`False`，则会降序排序。

基本语法如下：

import pandas as pd

# 假设df是一个DataFrame
df_sorted = df.sort_values(by='column_name', ascending=True)

如果你想先按某列排序，再按另一列排序，可以在`by`参数中传入一个列表：

df_sorted = df.sort_values(by=['column_name1', 'column_name2'], ascending=[True, False])

这将首先按`column_name1`升序排序，然后在同一水平上按`column_name2`降序排序。