pandas笔记:pandas 排序 (sort_values)

1 函数说明

DataFrame.sort_values(
    by,
    *, 
    axis=0, 
    ascending=True, 
    inplace=False, 
    kind='quicksort', 
    na_position='last', 
    ignore_index=False, 
    key=None)

2 参数说明

by

string或者一组string组成的list,根据什么进行排序

axis {0 or ‘index’, 1 or ‘columns’}
ascending

正序还是倒序

如果by是一组string组成的list,那么ascending可以是一个布尔型的变量,或者一组布尔型变量组成的list【分别对应by每个元素是正序还是倒序】

inplace 是否替换原来的DataFrame
kind {‘quicksort’, ‘mergesort’, ‘heapsort’, ‘stable’}
na_position

{‘first’, ‘last’}

把NaN放在开头还是结尾

ignore_index 如果True,那么最后的index就变成0~n-1,否则保持原样

3 举例

3.0 数据

# Visual Python: Data Analysis > File
iris_pd=pd.read_csv('https://raw.githubusercontent.com/visualpython/visualpython/main/visualpython/data/sample_csv/iris.csv')
iris_pd

pandas笔记:pandas 排序 (sort_values)_第1张图片

3.1 基本使用

iris_pd.sort_values(by=['sepal.length'])

pandas笔记:pandas 排序 (sort_values)_第2张图片

3.2 多个by

iris_pd.sort_values(by=['sepal.length','sepal.width'])

pandas笔记:pandas 排序 (sort_values)_第3张图片

先按照sepal.length排序,sepal.length相同时按照sepal.width排序

 3.3 ignore index

iris_pd.sort_values(by=['sepal.length','sepal.width'],ignore_index=True)

pandas笔记:pandas 排序 (sort_values)_第4张图片

 

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