dataframe排序
时间: 2023-07-01 08:07:02 浏览: 34
在 Pandas 中,可以使用 `sort_values()` 方法对 DataFrame 进行排序。该方法可以指定要排序的列以及排序方式(升序或降序)。
例如,假设有以下 DataFrame:
```python
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({
'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David'],
'age': [25, 20, 30, 18],
'score': [80, 90, 70, 85]
})
```
可以按照 `score` 列进行降序排序:
```python
df_sorted = df.sort_values(by='score', ascending=False)
```
这将会返回一个新的 DataFrame,其中的行按照 `score` 列进行降序排列。
如果需要按照多列排序,可以传入一个列名列表:
```python
df_sorted = df.sort_values(by=['score', 'age'], ascending=[False, True])
```
这将会先按照 `score` 列进行降序排序,如果有相同的值,再按照 `age` 列进行升序排序。
最后,如果需要修改原 DataFrame,可以使用 `inplace=True` 参数:
```python
df.sort_values(by='score', ascending=False, inplace=True)
```
相关问题
dataFrame 排序
DataFrame中的排序可以分为索引排序和值排序两种方式。对于索引排序,可以使用sort_index()函数,该函数可以对行索引或列索引进行排序,并且可以指定升序或降序排列。函数的参数包括axis表示对行或列进行操作,ascending表示升序或降序,inplace表示是否对原始DataFrame进行操作。例如,使用df.sort_index(axis=0, ascending=True, inplace=True)可以对行索引进行升序排序。\[1\]
对于值排序,可以使用sort_values()函数,该函数可以对指定的行或列进行排序。需要指定by参数来指明按照哪一行或哪一列进行排序,同时也可以指定axis、ascending和inplace参数。例如,使用df.sort_values(by="A", axis=0, ascending=True, inplace=True)可以对列"A"进行升序排序。\[1\]
需要注意的是,axis=0表示对行进行操作,axis=1表示对列进行操作;ascending=True表示升序,ascending=False表示降序;inplace=True表示对原始DataFrame进行操作,不需要赋值操作,inplace=False表示对原始DataFrame的拷贝进行操作,需要赋值给一个变量保存操作后的结果。\[1\]
总结起来,对于索引排序可以使用df.sort_index()函数,对于值排序可以使用df.sort_values()函数。在使用这些函数时,需要注意参数的设置以及是否对原始DataFrame进行操作。\[1\]
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [DataFrame(13):DataFrame的排序与排名问题](https://blog.csdn.net/weixin_41261833/article/details/104167592)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *3* [python数据处理 DataFrame排序与排名](https://blog.csdn.net/bingbangx/article/details/125475850)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]
DataFrame排序
DataFrame 排序可以使用 `sort_values()` 方法。该方法默认按照升序排列,可以通过传递 `ascending=False` 参数来实现降序排列。
例如,假设有一个 DataFrame 如下:
``` python
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'A': [3, 2, 1], 'B': [6, 5, 4]})
print(df)
```
输出如下:
```
A B
0 3 6
1 2 5
2 1 4
```
如果要按照列 A 进行升序排序,可以使用以下代码:
``` python
df.sort_values(by='A')
```
输出如下:
```
A B
2 1 4
1 2 5
0 3 6
```
如果要按照列 B 进行降序排序,可以使用以下代码:
``` python
df.sort_values(by='B', ascending=False)
```
输出如下:
```
A B
0 3 6
1 2 5
2 1 4
```
需要注意的是,`sort_values()` 方法返回的是一个新的 DataFrame,不会改变原来的 DataFrame。如果要在原来的 DataFrame 上进行排序,可以使用 `inplace=True` 参数。