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详解pandas.DataFrame.sort_values()(按值排序)函数使用方法(图文详解1)

Python Micheal 1个月前 (04-23) 29次浏览 已收录 扫描二维码
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详解pandas.DataFrame.sort_values()(按值排序)函数使用方法(图文详解1)

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。

  1. 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。
  2. 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。
  3. 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
  1. 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
  2. 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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