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。

赞 (0)

相关推荐

  • pandas数据清洗,排序,索引设置,数据选取方法

    此教程适合有pandas基础的童鞋来看,很多知识点会一笔带过,不做详细解释 Pandas数据格式 Series DataFrame:每个column就是一个Series 基础属性shape,index,columns,values,dtypes,describe(),head(),tail() 统计属性Series: count(),value_counts(),前者是统计总数,后者统计各自value的总数 df.isnull() df的空值为True df.notnull() df的非空值为T

  • pandas 对series和dataframe进行排序的实例

    本问主要写根据索引或者值对series和dataframe进行排序的实例讲解 代码: #coding=utf-8 import pandas as pd import numpy as np #以下实现排序功能. series=pd.Series([3,4,1,6],index=['b','a','d','c']) frame=pd.DataFrame([[2,4,1,5],[3,1,4,5],[5,1,4,2]],columns=['b','a','d','c'],index=['one','

  • pandas通过索引进行排序的示例

    如下所示: import pandas as pd df = pd.DataFrame([1, 2, 3, 4, 5], index=[10, 52, 24, 158, 112], columns=['S']) df.sort_index(inplace=True) print df 以上这篇pandas通过索引进行排序的示例就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持我们.

  • pandas数值计算与排序方法

    以下代码是基于python3.5.0编写的 import pandas food_info = pandas.read_csv("food_info.csv") # ---------------------特定列加减乘除------------------------- print(food_info["Iron_(mg)"]) div_1000 = food_info["Iron_(mg)"] / 1000 add_100 = food_in

  • python pandas 组内排序、单组排序、标号的实例

    摘要:本文主要是讲解一下,如何进行排序.分为两种情况,不分组进行排序和组内进行排序.什么意思呢?具体来说,我举个栗子. ****注意**** 如果只是单纯想对某一列进行排序,而不进行打序号的话直接使用.sort_values就可以了.下文是关于如何把序号也打上的 ---------------------------- 我们有一个数据集如下: 我们下面想进行两种排序.先说第一种比较简单的也是很常用的,简单的对某一列进行排序然后添加一列序号. 例如,我们队comment_num这一列进行从大到小的

  • pandas 透视表中文字段排序方法

    前几天有一个需求,透视表中的年级这一列要按照一年级,二年级这样的序列进行排序,但是用过透视表的人都知道,透视表对中文的排序不是太理想,放弃pandas自带的排序方法.测试了很久,想到一个办法.先把dataframe中需要特殊排序的列中的汉字转换成数字,然后生成透视表,生成透视表之后,再把透视表的index或者columns中的数字替换成相应的汉字,透视表的结果就会按照你想要的顺序进行排序. def get_special_sort_data(self, groupby, columns): #

  • pandas多级分组实现排序的方法

    pandas有groupby分组函数和sort_values排序函数,但是如何对dataframe分组之后排序呢? In [70]: df = pd.DataFrame(((random.randint(2012, 2016), random.choice(['tech', 'art', 'office']), '%dk-%dk'%(random.randint(2,10), random.randint(10, 20)), '') for _ in xrange(10000)), column

  • Pandas 对Dataframe结构排序的实现方法

    Dataframe结构放在numpy来看应该是二维矩阵的形式,每一列是一个特征,上面会有个列标题,每一行是一个样本. 对Dataframe结构的某一列进行排序方法如下: # 对df表中的user_id这一列进行排序,默认是从小到大排 df = df.sort_index(by='user_id') 对多列进行排序方法如下: # 对user_id,sku_id这两列进行排序 df = df.sort_index(by=['user_id', 'sku_id']) 以上这篇Pandas 对Dataf

  • 浅谈Pandas 排序之后索引的问题

    如下所示: In [1]: import pandas as pd ...: df=pd.DataFrame({"a":[1,2,3,4,5],"b":[5,4,3,2,1]}) In [2]: df Out[2]: a b 0 1 5 1 2 4 2 3 3 3 4 2 4 5 1 In [3]: df=df.sort_values(by="b") # 按照b列排序 In [4]: df Out[4]: a b 4 5 1 3 4 2 2 3

  • 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

  • Pandas数值排序 sort_values()的使用

    Pandas数值排序 sort_values()的使用

    参数解释 DataFrame.sort_values(by, axis=0, ascending=True, inplace=False, kind='quicksort', na_position='last', # last,first:默认是last ignore_index=False, key=None) 参数的具体解释为: by:表示根据什么字段或者索引进行排序,可以是一个或多个 axis:排序是在横轴还是纵轴,默认是纵轴axis=0 ascending:排序结果是升序还是降序,默认

  • pandas的排序、分组groupby及cumsum累计求和方式

    pandas的排序、分组groupby及cumsum累计求和方式

    目录 生成一列sum_age 对age 进行累加 生成一列sum_age_new 按照 gender和is_good 对age进行累加 根据不同的性别对年龄进行 等级 排序 对数据排序之后,分组,并累计求和 pandas分组排序功能 生成一列sum_age 对age 进行累加 df['sum_age'] = df['age'].cumsum() print(df) 生成一列sum_age_new 按照 gender和is_good 对age进行累加 df['sum_age_new'] = df.

  • python pandas 数据排序的几种常用方法

    前言: pandas中排序的几种常用方法,主要包括sort_index和sort_values. 基础数据: import pandas as pd import numpy as np data = { 'brand':['Python', 'C', 'C++', 'C#', 'Java'], 'B':[4,6,8,12,10], 'A':[10,2,5,20,16], 'D':[6,18,14,6,12], 'years':[4,1,1,30,30], 'C':[8,12,18,8,2] }

  • Pandas数据分析常用函数的使用

    目录 一.数据导入导出 二.数据加工处理 三.列表格式设置 Pandas是数据处理和分析过程中常用的Python包,提供了大量能使我们快速便捷地处理数据的函数和方法,在此主要整理数据分析过程pandas包常用函数,以便查询.更多函数学习详见padans官网 一.数据导入导出 pandas提供了一些用于将表格型数据读取为DataFrame对象函数,如read_csv,read_table.输入pd.read后,按Tab键,系统将把以read开头的函数和模块都列出来,根据需要读取的文件类型选取. #

  • 详谈pandas中agg函数和apply函数的区别

    在利用python进行数据分析 这本书中其实没有明确表明这两个函数的却别,而是说apply更一般化. 其实在这本书的第九章'数组及运算和转换'点到了两者的一点点区别:agg是用来聚合运算的,所谓的聚合当然是合成的成分比较大些,这一节开头就点到了:聚合只不过是分组运算的其中一种而已.它是数据转换的一个特例,也就是说,它接受能够将一维数组简化为标量值的函数. 当然这两个函数都是作用在groupby对象上的,也就是分完组的对象上的,分完组之后针对某一组,如果值是一维数组,在利用完特定的函数之后,能做到

  • pandas数值排序的实现实例

    pandas数值排序的实现实例

    目录 1.按照一列数值进行排序 1.1按照五缺失值的一列进行排序 1.1.1升序排列 1.1.2 降序排列 1.2按照有缺失值的一列进行排序 1.2.1 缺失值显示在最后 1.2.2 缺失值显示在最前面 2.按照多列数值进行排序 本文用到的表格内容如下: 排序前先来看一下原始情形: import pandas as pd ​ df = pd.read_excel(r'C:\Users\admin\Desktop\测试.xlsx') print(df) result:    姓名     年龄 

  • Python必备技巧之Pandas数据合并函数

    目录 1. concat 2. append 3. merge 4. join 5. combine 总结 1. concat concat是pandas中专门用于数据连接合并的函数,功能非常强大,支持纵向合并和横向合并,默认情况下是纵向合并,具体可以通过参数进行设置. pd.concat( objs: 'Iterable[NDFrame] | Mapping[Hashable, NDFrame]', axis=0, join='outer', ignore_index: 'bool' = Fa

  • Python数据分析Pandas Dataframe排序操作

    Python数据分析Pandas Dataframe排序操作

    目录 1.索引的排序 2.值的排序 前言: 数据的排序是比较常用的操作,DataFrame 的排序分为两种,一种是对索引进行排序,另一种是对值进行排序,接下来就分别介绍一下. 1.索引的排序 DataFrame 提供了sort_index()方法来进行索引的排序,通过axis参数指定对行索引排序还是对列索引排序,默认为0,表示对行索引排序,设置为1表示对列索引进行排序:ascending参数指定升序还是降序,默认为True表示升序,设置为False表示降序, 具体使用方法如下: 对行索引进行降序

随机推荐