参数解释
DataFrame.sort_values(by,
axis=0,
ascending=True,
inplace=False,
kind='quicksort',
na_position='last', # last,first;默认是last
ignore_index=False,
key=None)
参数的具体解释为:
by:表示根据什么字段或者索引进行排序,可以是一个或多个
axis:排序是在横轴还是纵轴,默认是纵轴axis=0
ascending:排序结果是升序还是降序,默认是升序
inplace:表示排序的结果是直接在原数据上的就地修改还是生成新的DatFrame
kind:表示使用排序的算法,快排quicksort,,归并mergesort, 堆排序heapsort,稳定排序stable ,默认是 :快排quicksort
na_position:缺失值的位置处理,默认是最后,另一个选择是首位
ignore_index:新生成的数据帧的索引是否重排,默认False(采用原数据的索引)
key:排序之前使用的函数
数据值的排序主要使用sort_values(),数字按大小排序,字符按字母顺序
Series和DataFrame都支持此方法
import pandas as pd
df = pd.DataFrame([['liver','E',89,21,24,64],
['Arry','C',36,37,37,57],
['Ack','A',57,60,18,84],
['Eorge','C',93,96,71,78],
['Oah','D',65,49,61,86]
],
columns = ['name','team','Q1','Q2','Q3','Q4'])
res1 = df.Q1.sort_values()
# DataFrame 需要传入一个或多个排序的列名
res2 = df.sort_values('Q4')
# 默认排序是升序,但可以指定排序方式
# 下例先按team升序排列,如遇到相同的team再按name降序排列
res3 = df.sort_values(by = ['team','name'], ascending = [True, False])
结果展示
df
res1
res2
res3
扩展
# 其他常用方法如下:
s.sort_values(ascending = False) # 降序
s.sort_values(inplace = True) # 修改生效
s.sort_values(na_position = 'first') # 空值在前
# df按指定字段排列
df.sort_values(by = ['team'])
df.sort_values('Q1')
# 按多个字段,先排team,在同team内再看Q1
df.sort_values(by = ['mean','Q1'])
# 全降序
df.sort_values(by = ['mean','Q1'], ascending = False)
# 对应指定team升Q1降
df.sort_values(by = ['mean','Q1'], ascending = [True, False])
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