sort_values
详解pandas.DataFrame.sort_values()（按值排序）函数使用方法(图文详解1)
详细介绍一下 Pandas 中 DataFrame.sort_values() 函数的使用方法。
- 函数作用:
DataFrame.sort_values()函数用于按照一个或多个列的值对 DataFrame 进行排序。它可以指定排序的方向(升序或降序)和优先级,是 Pandas 中非常常用的数据处理函数。 - 底层原理:
sort_values()函数内部使用了 Cython 编写的高性能排序算法,具体使用的是 NumPy 中的argsort()函数。它会根据指定的排序列,计算出每行的排序索引,然后根据这些索引对 DataFrame 进行重排。 - 使用方法:
DataFrame.sort_values(by, axis=0, ascending=True, inplace=False, kind='quicksort', na_position='last', ignore_index=False, key=None)
by: 指定按照哪些列进行排序,可以是单个列名或多个列名组成的列表axis: 排序方向,0表示行,1表示列ascending: 排序方向,True表示升序,False表示降序inplace: 是否在原 DataFrame 上进行排序,True则直接修改原数据
- 使用步骤:
a. 创建一个 Pandas DataFrame
b. 使用sort_values()函数按照一个或多个列对 DataFrame 进行排序
c. 观察排序后的 DataFrame
d. 如果需要,可以指定排序方向和其他参数 - 示例代码:
import pandas as pd
# 创建示例 DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [3, 1, 2, 4], 'B': [5, 4, 6, 3]})
print("原始 DataFrame:")
print(df)
# 输出:
# A B
# 0 3 5
# 1 1 4
# 2 2 6
# 3 4 3
# 按照单个列排序
df_sorted_A = df.sort_values(by='A')
print("\n按 A 列排序:")
print(df_sorted_A)
# 输出:
# A B
# 1 1 4
# 2 2 6
# 0 3 5
# 3 4 3
# 按照多个列排序
df_sorted_AB = df.sort_values(by=['A', 'B'], ascending=[True, False])
print("\n按 A 列升序,B 列降序排序:")
print(df_sorted_AB)
# 输出:
# A B
# 1 1 4
# 2 2 6
# 3 4 3
# 0 3 5
总结:
DataFrame.sort_values() 是 Pandas 中非常常用的数据处理函数,它可以按照一个或多个列对 DataFrame 进行排序。底层使用了高性能的 Cython 排序算法,效率很高。通过灵活设置排序列、排序方向等参数,可以满足各种排序需求,是数据分析和处理中不可或缺的工具。
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