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Python数据分析Pandas Dataframe排序操作

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Python数据分析中经常会涉及到Pandas Dataframe的排序操作，下面我将为大家介绍如何进行Pandas Dataframe排序，包括升序排序、降序排序以及按照多个列排序等。具体操作步骤如下：

一、Pandas Dataframe排序操作

Pandas为Dataframe提供了sort_values()方法来进行排序操作。sort_values()方法的基本语法如下：

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

sort_values()方法主要包含了如下几个参数：

  • by：用于指定排序所依据的列的名称或列表（例如 ‘col1, col2’ ）。
  • axis：指定排序对Dataframe的行还是列进行操作，默认值为0，表示按照列排序。
  • ascending：定义排序类型（升序或降序），默认值为True，表示升序排序。
  • inplace：如果该值为True，表示在原Dataframe中进行排序操作，否则不改变原Dataframe，新建一个排序后的Dataframe。
  • kind：指定排序算法类型，可以选择‘quicksort’、‘mergesort’和‘heapsort’，默认值为‘quicksort’。
  • na_position：对于缺失值（NaN）的排序位置进行定义，取‘first’或‘last’，默认为‘last’。

二、示例说明

接下来，我们通过两个示例来说明Pandas Dataframe排序操作的具体实现方法。

示例1：对Dataframe的单个列进行升序排序

我们创建一个有3个学生成绩的Dataframe，然后对‘score’列进行升序排序。代码如下：

import pandas as pd

data = {'name':['Mike','Jack','Amy'],'score':[88,70,95]}
df = pd.DataFrame(data)

df.sort_values(by='score')

输出结果为：

   name  score
1  Jack     70
0  Mike     88
2   Amy     95

示例2：对Dataframe的多个列进行排序

我们创建一个有3个学生性别、姓名和成绩的Dataframe，并对‘score’列进行降序排序、‘sex’列进行升序排序。代码如下：

import pandas as pd

data = {'name':['Mike','Jack','Amy'],'sex':['M','M','F'],'score':[88,70,95]}
df = pd.DataFrame(data)

df.sort_values(by=['score','sex'], ascending=[False, True])

输出结果为：

   name sex  score
2   Amy   F     95
0  Mike   M     88
1  Jack   M     70

通过以上示例，我们可以看到Pandas Dataframe排序操作的具体实现方法。在实际应用中，我们可以根据具体需求对Dataframe进行排序，以满足自己对数据的要求。

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