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Python+pandas你可能不知道的排序技巧

Python小屋 • 4 年前 • 362 次点击  

封面图片:《Python程序设计基础与应用》(ISBN:9787111606178),董付国,机械工业出版社

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除了支持使用sort_index()方法按索引或列名进行排序,pandas的DataFrame结构还支持sort_values()方法根据值进行排序,本文重点介绍sort_values()方法,其完整语法如下:

sort_values(by, axis=0, ascending=True, inplace=False, kind='quicksort', na_position='last')

其中常用的参数有:1)参数by用来指定依据哪个或哪些名字的列进行排序,如果只有一列则直接写出列名,多列的话需要放到列表中;2)参数ascending=True表示升序排序,ascending=False表示降序排序;3)参数inplace=True时表示原地排序,inplace=False表示返回一个新的DataFrame;4)参数na_position用来指定把缺失值放在最前面(na_position='first')还是最后面(na_position='last')。

下面的代码演示了这个方法的用法:


有时候,我们可能需要对不同的列使用不同的顺序进行排序,比如某一列升序而另一列降序,这时就需要用到参数ascending的另一种用法了,官方文档对sort_values()方法的参数解释如下:


也就是说,如果参数ascending设置为包含若干True/False的列表(必须与by列表长度相等),可以为不同的列指定不同的顺序。例如下面的代码:




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