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pandas按某列降序的实现

  • Post category:Python

要实现 pandas 按某列降序排列，可以使用 sort_values() 方法。sort_values() 方法可以实现DataFrame或者Series类型中的数据排序功能。
下面是按特定列降序排序的示例代码。

import pandas as pd

# 创建一个DataFrame
data = {'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David', 'Ella'],
        'age': [21, 30, 24, 18, 29], 'score': [85, 90, 75, 88, 70]}
df = pd.DataFrame(data)

# 按分数(score)降序排序
df = df.sort_values('score', ascending=False)

# 打印排序结果
print(df)

该例子中，通过 sort_values() 方法按照”score”列降序排序，并将排序结果重新赋值给 df 变量。输出结果如下：

       name  age score
1       Bob   30    90
3     David   18    88
0     Alice   21    85
2   Charlie   24    75
4      Ella   29    70

另外一个示例：

import pandas as pd

# 创建一个DataFrame
data = {'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David', 'Ella'],
        'age': [21, 30, 24, 18, 29], 'score': [85, 90, 75, 88, 70]}
df = pd.DataFrame(data)

# 按年龄(age)降序排序
df = df.sort_values('age', ascending=False)

# 打印排序结果
print(df)

该例子中，通过 sort_values() 方法按照“age”列降序排序，并将排序结果重新赋值给 df 变量。输出结果如下：

       name  age score
1       Bob   30    90
4      Ella   29    70
2   Charlie   24    75
0     Alice   21    85
3     David   18    88

按照上述的方法，可以实现 DataFrame 或者 Series 类型中特定列的排序。需要注意的是，在排序时可以使用 ascending 参数来控制升序排序或者降序排序，ascending=True 表示升序排序，而 ascending=False 表示降序排序。

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