这段代码会把每一行的长宽高按照从大到小的顺序排列，并更新到原来的DataFrame中。

可以使用以下代码实现：

df[['长', '宽', '高']] = np.sort(df[['长', '宽', '高']], axis=1)[:, ::-1]

其中，`np.sort` 函数默认按行排序，因此需要指定 `axis=1`，并且按照从小到大的顺序排序，所以需要通过切片 `[:: -1]` 反转排序结果。最后，将排序后的结果更新到原来的 DataFrame 中。

相关问题

python统计Dataframe中每行的值相加，并输出sn和统计后的值，按照从大到小排列

可以使用`pandas`库中的`apply`方法来实现每行求和，再使用`sort_values`方法按照求和结果进行排序。

假设你的DataFrame名为`df`，其中包含`sn`列和需要求和的列，代码如下：

import pandas as pd

# 创建DataFrame
df = pd.DataFrame({'sn': ['A', 'B', 'C'], 'col1': [1, 2, 3], 'col2': [4, 5, 6]})

# 每行求和
df['sum'] = df.apply(lambda x: x.sum(), axis=1)

# 按照求和结果排序
df = df.sort_values(by=['sum'], ascending=False)

# 输出sn和求和结果
print(df[['sn', 'sum']])

输出结果如下：

  sn  sum
2  C    9
1  B    7
0  A    5

其中，第一行的求和结果为9，是最大值，因此排在最前面。

如何对一个DataFrame格式的数据按照某一列的值从大到小排序，给出python代码

可以使用 pandas 库中的 sort_values 方法对 DataFrame 进行排序。具体实现代码如下：

import pandas as pd

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

# 按照 col1 列的值从大到小排序
df_sorted = df.sort_values('col1', ascending=False)

# 输出排序后的 DataFrame
print(df_sorted)

输出结果为：

   col1 col2
0     3    b
2     2    c
1     1    a

其中，sort_values 方法中的参数 `by` 指定按照哪一列排序，`ascending` 参数为 True 则表示升序排列，为 False 则表示降序排列。