Pandas 7-进行排序、多重排序

2024-09-02 05:20
文章标签 进行 排序 pandas 多重

本文主要是介绍Pandas 7-进行排序、多重排序,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

1. 单列排序

1.1 按单列升序排序

可以使用sort_values方法按单列进行升序排序。

import pandas as pd  # 创建一个DataFrame  
data = {  'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David'],    'Age': [24, 27, 22, 32],    'City': ['New York', 'Los Angeles', 'Chicago', 'Houston'],    'Score': [85, 92, 78, 88]}  df = pd.DataFrame(data)  
print(df)  # 按Age列升序排序  
df_sorted = df.sort_values(by='Age')  
print(df_sorted)  

输出:

      Name  Age         City  Score0    Alice   24     New York     85  
2  Charlie   22      Chicago     78  
1      Bob   27  Los Angeles     92  
3    David   32      Houston     88  
1.2 按单列降序排序

可以通过设置ascending=False参数按单列进行降序排序。

# 按Age列降序排序  
df_sorted_desc = df.sort_values(by='Age', ascending=False)  
print(df_sorted_desc)  

输出:

      Name  Age         City  Score3    David   32      Houston     88  
1      Bob   27  Los Angeles     92  
0    Alice   24     New York     85  
2  Charlie   22      Chicago     78  

2. 多重排序

多重排序是指按多个列进行排序。可以通过传递一个列名列表给by参数来实现多重排序。

2.1 按多列升序排序
# 按Age和Score列升序排序  
df_sorted_multi = df.sort_values(by=['Age', 'Score'])  
print(df_sorted_multi)  

输出:

      Name  Age         City  Score2  Charlie   22      Chicago     78  
0    Alice   24     New York     85  
1      Bob   27  Los Angeles     92  
3    David   32      Houston     88  
2.2 按多列降序排序

可以通过传递一个布尔值列表给ascending参数来实现按不同列的升序和降序排序。

# 按Age列升序排序,按Score列降序排序  
df_sorted_multi_desc = df.sort_values(by=['Age', 'Score'], ascending=[True, False])  
print(df_sorted_multi_desc)  

输出:

      Name  Age         City  Score2  Charlie   22      Chicago     78  
0    Alice   24     New York     85  
1      Bob   27  Los Angeles     92  
3    David   32      Houston     88  

3. 按索引排序

除了按列排序,还可以按索引进行排序。

3.1 按索引升序排序
# 按索引升序排序  
df_sorted_index = df.sort_index()  
print(df_sorted_index)  

输出:

      Name  Age         City  Score0    Alice   24     New York     85  
1      Bob   27  Los Angeles     92  
2  Charlie   22      Chicago     78  
3    David   32      Houston     88  
3.2 按索引降序排序
# 按索引降序排序  
df_sorted_index_desc = df.sort_index(ascending=False)  
print(df_sorted_index_desc)  

输出:

      Name  Age         City  Score3    David   32      Houston     88  
2  Charlie   22      Chicago     78  
1      Bob   27  Los Angeles     92  
0    Alice   24     New York     85  

这篇关于Pandas 7-进行排序、多重排序的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



http://www.chinasem.cn/article/1129102

相关文章

hdu1171(母函数或多重背包)

题意:把物品分成两份,使得价值最接近 可以用背包,或者是母函数来解,母函数(1 + x^v+x^2v+.....+x^num*v)(1 + x^v+x^2v+.....+x^num*v)(1 + x^v+x^2v+.....+x^num*v) 其中指数为价值,每一项的数目为(该物品数+1)个 代码如下: #include<iostream>#include<algorithm>

【数据结构】——原来排序算法搞懂这些就行,轻松拿捏

前言:快速排序的实现最重要的是找基准值,下面让我们来了解如何实现找基准值 基准值的注释:在快排的过程中,每一次我们要取一个元素作为枢纽值,以这个数字来将序列划分为两部分。 在此我们采用三数取中法,也就是取左端、中间、右端三个数,然后进行排序,将中间数作为枢纽值。 快速排序实现主框架: //快速排序 void QuickSort(int* arr, int left, int rig

【Prometheus】PromQL向量匹配实现不同标签的向量数据进行运算

✨✨ 欢迎大家来到景天科技苑✨✨ 🎈🎈 养成好习惯,先赞后看哦~🎈🎈 🏆 作者简介:景天科技苑 🏆《头衔》:大厂架构师,华为云开发者社区专家博主,阿里云开发者社区专家博主,CSDN全栈领域优质创作者,掘金优秀博主,51CTO博客专家等。 🏆《博客》:Python全栈,前后端开发,小程序开发,人工智能,js逆向,App逆向,网络系统安全,数据分析,Django,fastapi

usaco 1.3 Mixing Milk (结构体排序 qsort) and hdu 2020(sort)

到了这题学会了结构体排序 于是回去修改了 1.2 milking cows 的算法~ 结构体排序核心: 1.结构体定义 struct Milk{int price;int milks;}milk[5000]; 2.自定义的比较函数,若返回值为正,qsort 函数判定a>b ;为负,a<b;为0,a==b; int milkcmp(const void *va,c

业务中14个需要进行A/B测试的时刻[信息图]

在本指南中,我们将全面了解有关 A/B测试 的所有内容。 我们将介绍不同类型的A/B测试,如何有效地规划和启动测试,如何评估测试是否成功,您应该关注哪些指标,多年来我们发现的常见错误等等。 什么是A/B测试? A/B测试(有时称为“分割测试”)是一种实验类型,其中您创建两种或多种内容变体——如登录页面、电子邮件或广告——并将它们显示给不同的受众群体,以查看哪一种效果最好。 本质上,A/B测

hdu 1285(拓扑排序)

题意: 给各个队间的胜负关系,让排名次,名词相同按从小到大排。 解析: 拓扑排序是应用于有向无回路图(Direct Acyclic Graph,简称DAG)上的一种排序方式,对一个有向无回路图进行拓扑排序后,所有的顶点形成一个序列,对所有边(u,v),满足u 在v 的前面。该序列说明了顶点表示的事件或状态发生的整体顺序。比较经典的是在工程活动上,某些工程完成后,另一些工程才能继续,此时

pandas数据过滤

Pandas 数据过滤方法 Pandas 提供了多种方法来过滤数据,可以根据不同的条件进行筛选。以下是一些常见的 Pandas 数据过滤方法,结合实例进行讲解,希望能帮你快速理解。 1. 基于条件筛选行 可以使用布尔索引来根据条件过滤行。 import pandas as pd# 创建示例数据data = {'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'Dav

多重背包转换成0-1背包

http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=2191 多重背包特点: 一种物品有C个(既不是固定的1个,也不是无数个) 优化的方法: 运用神奇的二进制,进行物品拆分,转化成01背包 物品拆分,把13个相同的物品分成4组(1,2,4,6) 用这4组可以组成任意一个1~13之间的数! 原理:一个数总可以用2^

《数据结构(C语言版)第二版》第八章-排序(8.3-交换排序、8.4-选择排序)

8.3 交换排序 8.3.1 冒泡排序 【算法特点】 (1) 稳定排序。 (2) 可用于链式存储结构。 (3) 移动记录次数较多,算法平均时间性能比直接插入排序差。当初始记录无序,n较大时, 此算法不宜采用。 #include <stdio.h>#include <stdlib.h>#define MAXSIZE 26typedef int KeyType;typedef char In

【软考】希尔排序算法分析

目录 1. c代码2. 运行截图3. 运行解析 1. c代码 #include <stdio.h>#include <stdlib.h> void shellSort(int data[], int n){// 划分的数组,例如8个数则为[4, 2, 1]int *delta;int k;// i控制delta的轮次int i;// 临时变量,换值int temp;in