sort_values()用法

sort_values() 是一个用于排序 Pandas 数据帧的函数，它可以按照指定的列或者索引，以及升序或者降序的方式对数据帧中的数据进行排序。例如： df.sort_values(by='column_1', ascending=False)

相关问题

python中sort_values的用法

### 回答1：
sort_values() 是 pandas 库中的一个函数，用于对 DataFrame 或 Series 进行排序。其用法如下：

对于 DataFrame，可以使用 sort_values() 方法，对其中的一列或多列进行排序，其中参数 by 用于指定排序依据的列名或列名列表，参数 ascending 用于指定是否升序排序，参数 inplace 用于指定是否在原 DataFrame 上进行修改。例如，以下代码按照 'col1' 列进行升序排序：

df.sort_values(by='col1', ascending=True, inplace=True)

对于 Series，可以使用 sort_values() 方法，对其中的值进行排序，其中参数 ascending 用于指定是否升序排序，参数 inplace 用于指定是否在原 Series 上进行修改。例如，以下代码按照 Series 对象 s 中的值进行降序排序：

s.sort_values(ascending=False, inplace=True)

需要注意的是，sort_values() 方法默认返回一个排序后的新对象，而不是在原对象上进行修改，除非设置了参数 inplace=True。

### 回答2：
sort_values是pandas库中的一个排序函数，用于对DataFrame或Series中的数据进行排序操作。具体的用法如下：

1. 对DataFrame排序：

DataFrame.sort_values(by, axis=0, ascending=True, inplace=False, kind='quicksort', na_position='last')

参数解释：

- by：指定按哪个列进行排序，可以是单个列名字符串，也可以是多个列名构成的列表或元组。

- axis：指定按行（axis=0）还是按列（axis=1）排序，默认为0。

- ascending：指定升序（ascending=True）还是降序（ascending=False）排序，默认为True。

- inplace：指定是否在原有的DataFrame上进行修改，默认为False。

- kind：指定排序算法，可以选择快速排序（kind='quicksort'）、归并排序（kind='mergesort'）或堆排序（kind='heapsort'），默认为快速排序。

- na_position：指定缺失值在排序后的位置，可选的有‘last’和'first'，默认为‘last’。

示例：

import pandas as pd

data = {'name':['Tom', 'Jerry', 'Spike', 'Tyke'],
        'age':[9, 7, 3, 1],
        'score':[89, 67, 91, 80]}

df = pd.DataFrame(data)
print(df)

# 按age列升序排序
df_sort = df.sort_values(by='age', ascending=True)
print(df_sort)

# 按score列降序排序
df_sort = df.sort_values(by='score', ascending=False)
print(df_sort)

# 按多个列排序，先按score降序，score相同时再按age升序
df_sort = df.sort_values(by=['score', 'age'], ascending=[False, True])
print(df_sort)

2. 对Series排序：

Series.sort_values(axis=0, ascending=True, inplace=False, kind='quicksort', na_position='last')

参数解释：

- axis：指定按行（axis=0）还是按列（axis=1）排序，默认为0。

- ascending：指定升序（ascending=True）还是降序（ascending=False）排序，默认为True。

- inplace：指定是否在原有的Series上进行修改，默认为False。

- kind：指定排序算法，可以选择快速排序（kind='quicksort'）、归并排序（kind='mergesort'）或堆排序（kind='heapsort'），默认为快速排序。

- na_position：指定缺失值在排序后的位置，可选的有‘last’和'first'，默认为‘last’。

示例：

import pandas as pd

s = pd.Series([9, 7, 3, 1], index=['Tom', 'Jerry', 'Spike', 'Tyke'])
print(s)

# 升序排序
s_sort = s.sort_values()
print(s_sort)

# 降序排序
s_sort = s.sort_values(ascending=False)
print(s_sort)

总的来说，sort_values函数可以根据指定列名或索引值进行排序，支持多列排序、升序降序、多种排序算法和对缺失值的处理。在数据分析和清洗中应用广泛，对于Python数据分析和机器学习的入门学习者来说，是一个非常常用的函数。

### 回答3：
sort_values是Python pandas模块中的一个方法，用于对DataFrame或者Series数据进行排序操作。sort_values方法支持按照指定的轴（行或列）对数据进行排序，同时也可以指定排序的字段（列）和排序的方式（升序或者降序）。

sort_values主要有三个参数，即'by'、'ascending'和'inplace'。其中，'by'表示排序的依据，可以是一个列名、多个列名组成的列表，也可以是一个Series，表示按照该列的值进行排序；'ascending'表示排序的方式，True表示升序，False表示降序（默认为升序）；'inplace'表示是否在原数据上进行排序，True表示直接修改原有数据，False表示排序后生成新的数据。

接下来以一个示例来说明sort_values的用法：

我们有一个数据表，包含了学生的姓名、年龄和成绩

import pandas as pd

data = {'Name':['Tom','Jack','Steve','Ricky','Juan','Nash'],
        'Age':[20,21,19,18,22,23],
        'Score':[99,55,85,76,92,47]}

df = pd.DataFrame(data)

按照成绩从小到大排序

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

按照年龄从大到小排序

df.sort_values(by='Age', ascending=False, inplace=True)

同时按照成绩和年龄排序（先按照成绩从小到大排序，再按照年龄从大到小排序）

df.sort_values(by=['Score', 'Age'], ascending=[True, False], inplace=True)

通过这个例子，我们可以看出sort_values的基本用法：即按照指定的轴、排序方式和排序字段来对数据进行排序操作，同时也可以通过inplace参数来指定是否直接修改原有数据。

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。