如何对 Pandas 中的值进行排序

您可以使用该sort_values()方法对数据集中的值进行排序。默认情况下，该方法按升序对值进行排序。

在本节中，在 Windows 10 和 Windows 11 中获取帮助的 7 种方法您将了解如何使用该方法按升序和降序对数据进行排序sort_values()。

sort_values()如何使用 Pandas方法对值进行升序排序

该方法接受多个参数，如Pandas 文档sort_values()中所示。

我们将重点关注by和ascending参数。那是：

Dataframe.sort_values(by, ascending)

该by参数表示要排序的列或索引。

ascending用于指定应按哪些其他值排序。默认情况下，它设置为True。

这是一个例子：

import pandas as pd

# create a sample dataframe
data = {'cost': [50000, 30000, 70000, 60000]}

df = pd.DataFrame(data)

df

	物品扫描二维码关注公众号，回复： 14667898 查看本文章	成本
0	笔记本电脑	500
1个	监视器	300
2个	HDMI	700
3个	扬声器	600

在上表中，我们有不同的项目以及每个项目的成本。如何在 Windows 11 上使用存储空间功能要使用成本升序对项目进行排序，您可以这样做：

import pandas as pd

data = {'item': ['laptop', 'monitor', 'HDMI', 'speaker'],
        'cost': [500, 300, 700, 600]
       }

df = pd.DataFrame(data)

sorted_data = df.sort_values(by='cost', ascending=True)

sorted_data

	物品	成本
1个	监视器	300
0	笔记本电脑	500
3个	扬声器	600
2个	HDMI	700

在上面的代码中，该sort_values()方法用于对cost列进行排序。

使用by参数，我们指定要对哪一列进行排序： by='cost'

使用ascending参数，我们设置要排序的数据的顺序：ascending=True。

请注意，该方法的默认顺序sort_values()是ascending=True。因此，如果您删除ascending参数，您仍然会按升序对值进行排序。

sort_values()如何使用 Pandas方法按降序对值进行排序

ascending您只需将参数设置为，即可按降序对值进行排序False。

我们将在上一节中使用相同的代码：

import pandas as pd

# create a sample dataframe
data = {'cost': [50000, 30000, 70000, 60000]}

df = pd.DataFrame(data)

df

	物品	成本
0	笔记本电脑	500
1个	监视器	300
2个	HDMI	700
3个	扬声器	600

cost以下是按降序对列进行排序的代码：

import pandas as pd

data = {'item': ['laptop', 'monitor', 'HDMI', 'speaker'],
        'cost': [500, 300, 700, 600]
       }

df = pd.DataFrame(data)

sorted_data = df.sort_values(by='cost', ascending=False)

sorted_data

	物品	成本
2个	HDMI	700
3个	扬声器	600
0	笔记本电脑	500
1个	监视器	300

通过将参数的值设置ascending为False，在 Windows 10 和 11 上安全清理注册表的 3 种方法我们已按成本降序对数据进行排序。

概括

在本文中，我们了解了如何使用该sort_values()方法对 Pandas 中的值进行排序。

我们看到了两个关于如何按升序或降序对 Pandas 中的数据进行排序的代码示例。

您可以使用该sort_values()方法的ascending参数按升序或降序对数据进行排序。

pandas.DataFrame.sort_values - 如何在 Pandas 中对值进行排序

如何对 Pandas 中的值进行排序

sort_values()如何使用 Pandas方法对值进行升序排序

sort_values()如何使用 Pandas方法按降序对值进行排序

概括

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