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怎么在python中实现按列排序DataFrame?针对这个问题,这篇文章详细介绍了相对应的分析和解答,希望可以帮助更多想解决这个问题的小伙伴找到更简单易行的方法。
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Python是一种跨平台的、具有解释性、编译性、互动性和面向对象的脚本语言,其最初的设计是用于编写自动化脚本,随着版本的不断更新和新功能的添加,常用于用于开发独立的项目和大型项目。
方法一:使用sort方法(只适用python2)
frame = DataFrame({'a': [1, 3, 1, 5], 'b': [2, 1, 4, 6]}) # sort方法 但只适用python2 frame.sort(columns=['a', 'b'], ascending=[True, True]) frame.sort(columns=['a', 'b'], ascending=[True, False])
方法二:使用sort_index方法
import pandas as pd import numpy as np # 行列排序 unsorted_df = pd.DataFrame(np.random.randn(10, 2), index=[1, 4, 6, 2, 3, 5, 9, 8, 0, 7], columns=['col2', 'col1']) print(unsorted_df) print("------排序后 默认列 排序\n", unsorted_df.sort_index(axis=1))
方法三:使用sort_values方法
# inplace: 原地修改 # ascending:升序 df.sort_values(by="column_name" , inplace=True, ascending=True) # 按多列排序 df.sort_values(["column_name1", "column_name2"] , inplace=True, ascending=True)
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