Python-pandas 数据排序.sort_values()

 pandas包分析结构化数据，提供了高级数据结构和数据操作工具。

先生成个dataframe，作为对象。

""" 操作 """
# 导入pandas包
import numpy as np
import pandas as pd
# 创个dataframe
dfstudytest01 = pd.DataFrame([['ls', 4, 323, 21],
                              ['opy', 7, 5, 35],
                              ['city', 4, 5, 6]
                              ],
                             columns=['as', 'sd', 'ds', 'sf'])
""" 结果 """
dfstudytest01
     as  sd   ds  sf
0    ls   4  323  21
1   opy   7    5  35
2  city   4    5   6

按照我指定的列进行排序，比如sf，默认是顺序排列。

""" 操作 """
dfstudytest01.sort_values(by='sf')

""" 结果 """
     as  sd   ds  sf
2  city   4    5   6
0    ls   4  323  21
1   opy   7    5  35

也可以逆序

""" 操作 """
dfstudytest01.sort_values(by='sf',axis=0,ascending=False)

""" 结果 """
     as  sd   ds  sf
1   opy   7    5  35
0    ls   4  323  21
2  city   4    5   6

按ds列先顺序排列，再sf逆序排列

""" 操作 """
dfstudytest01.sort_values(by=['ds','sf'],axis=0,ascending=[True,False])

""" 结果 """
     as  sd   ds  sf
1   opy   7    5  35
2  city   4    5   6
0    ls   4  323  21

因为字符str和数字无法一起排序，覆盖dfstudytest01

""" 操作 """
# 导入pandas包
import numpy as np
import pandas as pd
# 创个dataframe
dfstudytest01 = pd.DataFrame([[75, 4, 323, 21],
                              [97, 7, 5, 35],
                              [1, 4, 5, 6]
                              ],
                             columns=['as', 'sd', 'ds', 'sf'])

""" 结果 """
dfstudytest01
   as  sd   ds  sf
0  75   4  323  21
1  97   7    5  35
2   1   4    5   6

按第二行排序

""" 操作 """
dfstudytest01.sort_values(by=2,axis=1,ascending=False)

""" 结果 """
   sf   ds  sd  as
0  21  323   4  75
1  35    5   7  97
2   6    5   4   1