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如何根据列值对Pandas DataFrame进行排序?

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:

代码语言:txt
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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:

代码语言:txt
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      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:

代码语言:txt
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# 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:

代码语言:txt
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      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。

代码语言:txt
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# 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:

代码语言:txt
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      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:

代码语言:txt
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# 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:

代码语言:txt
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      Name  Age  Salary
2  Charlie   20    3000
0    Alice   25    5000
1      Bob   30    7000
3    David   35    6000

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