在 Pandas 中,可以使用 sort_values()
方法根据列值对 DataFrame 进行排序。该方法可以接受一个或多个列名作为参数,并根据这些列的值对 DataFrame 进行排序。
下面是一个示例代码,演示如何根据列值对 Pandas DataFrame 进行排序:
import pandas as pd
# 创建一个示例 DataFrame
data = {'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David'],
'Age': [25, 30, 20, 35],
'Salary': [5000, 7000, 3000, 6000]}
df = pd.DataFrame(data)
# 根据 'Age' 列的值进行升序排序
sorted_df = df.sort_values('Age')
print(sorted_df)
输出结果为:
Name Age Salary
2 Charlie 20 3000
0 Alice 25 5000
1 Bob 30 7000
3 David 35 6000
如果要根据多个列进行排序,可以将列名作为列表传递给 sort_values()
方法。下面是一个示例代码:
# 根据 'Age' 列的值进行升序排序,如果 'Age' 列的值相同,则根据 'Salary' 列的值进行升序排序
sorted_df = df.sort_values(['Age', 'Salary'])
print(sorted_df)
输出结果为:
Name Age Salary
2 Charlie 20 3000
0 Alice 25 5000
3 David 35 6000
1 Bob 30 7000
在实际应用中,可以根据具体需求选择升序排序(默认)或降序排序。可以通过 ascending
参数来指定排序顺序。例如,要按降序排序,可以将 ascending=False
传递给 sort_values()
方法。
# 根据 'Age' 列的值进行降序排序
sorted_df = df.sort_values('Age', ascending=False)
print(sorted_df)
输出结果为:
Name Age Salary
3 David 35 6000
1 Bob 30 7000
0 Alice 25 5000
2 Charlie 20 3000
对于更复杂的排序需求,可以使用 by
参数来指定排序的优先级。例如,要先按 'Age' 列进行升序排序,然后按 'Salary' 列进行降序排序,可以使用以下代码:
# 先按 'Age' 列进行升序排序,然后按 'Salary' 列进行降序排序
sorted_df = df.sort_values(by=['Age', 'Salary'], ascending=[True, False])
print(sorted_df)
输出结果为:
Name Age Salary
2 Charlie 20 3000
0 Alice 25 5000
1 Bob 30 7000
3 David 35 6000
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