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        Pandas數值排序?sort_values()的使用方法

        發布時間:2022-07-25 10:47:23 來源:億速云 閱讀:557 作者:栢白 欄目:開發技術

        本篇文章和大家了解一下Pandas數值排序 sort_values()的使用方法。有一定的參考價值,有需要的朋友可以參考一下,希望對大家有所幫助。

        參數解釋

        DataFrame.sort_values(by, 
                       axis=0, 
                       ascending=True, 
                       inplace=False, 
                       kind='quicksort', 
                       na_position='last', # last,first;默認是last
                       ignore_index=False, 
                       key=None)

        參數的具體解釋為:

        • by:表示根據什么字段或者索引進行排序,可以是一個或多個

        • axis:排序是在橫軸還是縱軸,默認是縱軸axis=0

        • ascending:排序結果是升序還是降序,默認是升序

        • inplace:表示排序的結果是直接在原數據上的就地修改還是生成新的DatFrame

        • kind:表示使用排序的算法,快排quicksort,,歸并mergesort, 堆排序heapsort,穩定排序stable ,默認是 :快排quicksort

        • na_position:缺失值的位置處理,默認是最后,另一個選擇是首位

        • ignore_index:新生成的數據幀的索引是否重排,默認False(采用原數據的索引)

        • key:排序之前使用的函數

        數據值的排序主要使用sort_values(),數字按大小排序,字符按字母順序

        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 需要傳入一個或多個排序的列名
        res2 = df.sort_values('Q4')
         
        # 默認排序是升序,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])

        結果展示

        df

        Pandas數值排序?sort_values()的使用方法

        res1

        Pandas數值排序?sort_values()的使用方法

        res2

        Pandas數值排序?sort_values()的使用方法

        res3

        Pandas數值排序?sort_values()的使用方法

        擴展

        # 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')
        # 按多個字段,先排team,在同team內再看Q1
        df.sort_values(by = ['mean','Q1'])
        # 全降序
        df.sort_values(by = ['mean','Q1'], ascending = False)
        # 對應指定team升Q1降
        df.sort_values(by = ['mean','Q1'], ascending = [True, False])

        以上就是Pandas數值排序 sort_values()的使用方法的簡略介紹,當然詳細使用上面的不同還得要大家自己使用過才領會。如果想了解更多,歡迎關注億速云行業資訊頻道哦!

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