python sort_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

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