python中的values函数_Pandas之排序函数sort_values()的实现
一、sort_values()函数用途
pandas中的sort_values()函数原理类似于SQL中的order by,可以将数据集依照某个字段中的数据进行排序,该函数即可根据指定列数据也可根据指定行的数据排序。
二、sort_values()函数的具体参数
用法:
DataFrame.sort_values(by=‘##',axis=0,ascending=True, inplace=False, na_position=‘last')
参数说明
参数
说明
by
指定列名(axis=0或'index')或索引值(axis=1或'columns')
axis
若axis=0或'index',则按照指定列中数据大小排序;若axis=1或'columns',则按照指定索引中数据大小排序,默认axis=0
ascending
是否按指定列的数组升序排列,默认为True,即升序排列
inplace
是否用排序后的数据集替换原来的数据,默认为False,即不替换
na_position
{‘first',‘last'},设定缺失值的显示位置
三、sort_values用法举例
创建数据框
#利用字典dict创建数据框
import numpy as np
import pandas as pd
df=pd.DataFrame({'col1':['A','A','B',np.nan,'D','C'],
'col2':[2,1,9,8,7,7],
'col3':[0,1,9,4,2,8]
})
print(df)
>>>
col1 col2 col3
0 A 2 0
1 A 1 1
2 B 9 9
3 NaN 8 4
4 D 7 2
5 C 7 8
依据第一列排序,并将该列空值放在首位
#依据第一列排序,并将该列空值放在首位
print(df.sort_values(by=['col1'],na_position='first'))
>>>
col1 col2 col3
3 NaN 8 4
0 A 2 0
1 A 1 1
2 B 9 9
5 C 7 8
4 D 7 2
依据第二、三列,数值降序排序
#依据第二、三列,数值降序排序
print(df.sort_values(by=['col2','col3'],ascending=False))
>>>
col1 col2 col3
2 B 9 9
3 NaN 8 4
5 C 7 8
4 D 7 2
0 A 2 0
1 A 1 1
根据第一列中数值排序,按降序排列,并替换原数据
#根据第一列中数值排序,按降序排列,并替换原数据
df.sort_values(by=['col1'],ascending=False,inplace=True,
na_position='first')
print(df)
>>>
col1 col2 col3
3 NaN 8 4
4 D 7 2
5 C 7 8
2 B 9 9
1 A 1 1
0 A 2 0
按照索引值为0的行,即第一行的值来降序排序
x = pd.DataFrame({'x1':[1,2,2,3],'x2':[4,3,2,1],'x3':[3,2,4,1]})
print(x)
#按照索引值为0的行,即第一行的值来降序排序
print(x.sort_values(by =0,ascending=False,axis=1))
>>>
x1 x2 x3
0 1 4 3
1 2 3 2
2 2 2 4
3 3 1 1
x2 x3 x1
0 4 3 1
1 3 2 2
2 2 4 2
3 1 1 3
以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助,也希望大家多多支持我们。
本文标题: Pandas之排序函数sort_values()的实现
本文地址: http://www.cppcns.com/jiaoben/python/264928.html
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