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根据数值对Pandas数据框架的行或列进行排序

  • Post category:Python

首先，要根据数值对Pandas数据框架的行或列进行排序，可以使用Pandas中的sort_values()方法实现。该方法按照指定的列或行上的数值大小排序整个数据框架，并将排序后的结果返回。

下面介绍使用sort_values()方法对数据框架进行排序的完整攻略：

  1. 确认数据框架

确定待排序的数据框架，例如下面的示例数据框架：

import pandas as pd

data = {'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David', 'Emily'],
        'age': [24, 17, 21, 31, 19],
        'score': [92, 80, 85, 79, 88]}
df = pd.DataFrame(data)
print(df)

输出结果如下：

      name  age  score
0    Alice   24     92
1      Bob   17     80
2  Charlie   21     85
3    David   31     79
4    Emily   19     88
  1. 检查排序方式和排序对象

确定按照哪列或哪行的数值大小排序，以及要升序还是降序排序。例如，假设要按照分数列score降序排列，可以执行以下代码：

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

参数说明：

  • by=['score']指定要按照分数列score排序；
  • ascending=False表示降序排列；

  • inplace=True表示对原有数据框直接进行排序。

  • 检查结果

排序完成后，检查结果是否符合预期。例如，输出结果如下：

      name  age  score
0    Alice   24     92
4    Emily   19     88
2  Charlie   21     85
1      Bob   17     80
3    David   31     79

按照分数列score降序排列后，数据框架的顺序为Alice、Emily、Charlie、Bob和David，符合预期。

除了可以按照一列进行排序，sort_values()方法还可以按照多列的数值大小进行排序，只需要将多列的列名按顺序传递给by参数即可。例如，如果要先按照年龄列age升序排列，再按照分数列score降序排列，可以执行以下代码：

df.sort_values(by=['age', 'score'], ascending=[True, False], inplace=True)
print(df)

参数说明：

  • by=['age', 'score']指定要按照年龄列age和分数列score排序；
  • ascending=[True, False]表示先按照年龄列age升序排列，然后按照分数列score降序排列。

输出结果如下：

      name  age  score
1      Bob   17     80
4    Emily   19     88
2  Charlie   21     85
0    Alice   24     92
3    David   31     79

排序完成后，数据框架的顺序为Bob、Emily、Charlie、Alice和David，符合预期。

综上所述，按照数值对Pandas数据框架的行或列进行排序的攻略包括三个步骤：确认待排序的数据框架、检查排序方式和排序对象、检查排序结果。使用Pandas的sort_values()方法可以轻松实现该功能。

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