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

前沿技术 Micheal 2个月前 (05-30) 24次浏览 已收录 扫描二维码

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

pandas.DataFrame.sort_values()方法是Pandas库中一个非常重要的函数,用于根据一个或多个列中的值来排序DataFrame。这个函数提供了很多参数来定制排序的行为,比如升序或降序排序、按特定列排序等。

基本使用

在最简单的形式中,sort_values()需要指定by参数,即根据哪一列的值来排序。这里有一个基础的例子:

import pandas as pd

# 创建一个简单的DataFrame
df = pd.DataFrame({
    'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'],
    'age': [24, 42, 35]
})

# 按照年龄升序排序
sorted_df = df.sort_values(by='age')

print(sorted_df)

以上代码会按照age列的值进行升序排序。

多列排序

sort_values()也可以根据多列的值来排序。当多个列被指定时,Pandas首先按照第一个列的值排序,如果存在相同的值,则按照下一个指定的列的值来排序,依此类推。

df = pd.DataFrame({
    'group': ['A', 'A', 'B', 'B'],
    'data': [4, 3, 2, 1]
})

# 首先按照group列排序,然后在每个组内按照data列进行升序排序
sorted_df = df.sort_values(by=['group', 'data'])

print(sorted_df)

升序和降序排序

默认情况下,sort_values()会进行升序排序。但是,可以通过设置ascending参数为False来执行降序排序。ascending参数可以是布尔值(对所有排序列生效)或布尔列表(对每列分别指定排序方式)。

# 按照年龄进行降序排序
sorted_df = df.sort_values(by='age', ascending=False)

print(sorted_df)

如果是多列排序,可以为每列设置不同的排序方式:

# 按照group升序,然后在每个组内按照data降序排序
sorted_df = df.sort_values(by=['group', 'data'], ascending=[True, False])

print(sorted_df)

其他参数

  • inplace:如果设置为True,则原地修改原始DataFrame,而不是创建一个新的排序后的DataFrame。
  • na_position{'first', 'last'},默认为'last',用于设置缺失值的位置。

实例:处理缺失值

# 示例DataFrame,包含缺失值
df = pd.DataFrame({
    'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David'],
    'age': [24, None, 35, 30]
})

# 按照年龄升序排序,缺失值排在最后
sorted_df = df.sort_values(by='age', na_position='last')

print(sorted_df)

以上便是pandas.DataFrame.sort_values()函数的基本使用方法和一些高级应用。通过这些例子和参数的组合使用,你可以灵活地对DataFrame进行排序以符合不同的数据分析需求。
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