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在pandas中按userId和count对数据帧进行排序

,可以使用sort_values()函数来实现。

首先,导入pandas库并读取数据帧:

代码语言:txt
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import pandas as pd

# 读取数据帧
df = pd.read_csv('data.csv')

然后,使用sort_values()函数按照userId和count进行排序。通过传递一个包含列名的列表作为by参数,可以按照多个列进行排序。可以使用ascending参数指定排序的顺序,True为升序(默认),False为降序。

代码语言:txt
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# 按userId和count排序
sorted_df = df.sort_values(by=['userId', 'count'], ascending=[True, False])

最后,可以打印排序后的数据帧或者进行其他操作。

代码语言:txt
复制
# 打印排序后的数据帧
print(sorted_df)

以上是对数据帧进行按userId和count排序的基本操作。

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