sort_values()为参数“axis”获取了多个值 - 腾讯云开发者社区

为了方便后面进行排序操作，只读取了数据中的前十行，并删除了一些列，设置“日期”和“收盘价”为索引。 ? 读取的原始数据如上图，本文基于这些数据来进行排序操作。二、DataFrame排序操作 1....sort_values()中，axis参数、ascending参数、inplace参数、kind参数、ignore_index参数的功能与sort_index()中一样，不再赘述。 4....按多个列进行排序 ? 给by参数传入多个列索引值时(用列表的方式)，即可以对多个列进行排序。当第一列中有相等的数据时，依次按后面的列进行排序。ascending参数的用法与按多重索引排序一样。...sort_values(): 对Series按列排序。 Series只有一列数据，所以按列排序时，不需要指定列，没有by参数，也不可以设置axis参数为1，否则会报错。...na_position参数用于设置空值排在最后面或最前面，在按多重索引排序和按多个列排序时无效。

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pandas技巧6

="columns") 表示在行上执行合并和连接合并concat axis axis=0：默认是Series axis=1：得到DF数据，缺值用NaN补充 join outer：合并，缺值用nan...inner：求交集，非交集部分直接删除 keys：用于层次化索引 ignore_index：不保留连接轴上的索引，产生新的索引连接merge 可根据⼀个或多个键将不同DataFrame中的⾏连接起来...，它实现的就是数据库的join操作，就是数据库风格的合并常用参数表格参数说明 left 参与合并的左侧DF right 参与合并的右侧DF how 默认是inner，inner、outer、right...().sort_values(ascending=False) # 默认是升序 # df.groupby(df["occupation"]).age.mean().sort_values(ascending...numpy.mean，要应用的聚合函数，默认函数是均值关于pivot_table函数结果的说明 df是需要进行透视表的数据框 values是生成的透视表中的数据 index是透视表的层次化索引，多个属性使用列表的形式

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您找到你想要的搜索结果了吗？

是的

没有找到

解决问题‘Series‘ object has no attribute ‘sort‘

sort_values是Pandas库中的一个方法，用于对DataFrame或Series对象中的数据进行排序。它可以按照指定的列或索引的值对数据进行升序或降序排序。...sort_values方法的参数如下：by：指定按照哪一列或索引进行排序。可以是列名（字符串类型）或索引（整数类型），也可以是包含多个列名或索引的列表。默认值为None，表示按照所有列的值进行排序。...axis：指定排序的轴向，取值为0或1，默认值为0。当axis=0时，表示按照行进行排序；当axis=1时，表示按照列进行排序。...ascending：指定排序的方式，取值为True或False，默认值为True。当ascending=True时，表示按照升序排序；当ascending=False时，表示按照降序排序。...inplace：指定是否在原地进行排序，取值为True或False，默认值为False。当inplace=True时，表示直接在原来的DataFrame或Series对象上进行排序，而不创建新的对象。

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Python数据分析—数据排序

下面对sort_values中几个常用的参数进行讲解，它的具体语法如下： sort_values(by=[列表],ascending=[True or False], axis=(1 or 0)) 其中...by后面为要排序的列，可以是一列，也可以是多列。...axis=1表示对列排序，为0表示对行排序，默认对行排序。...第二种办法是利用axis=1对列进行排序，不过这种排序需要某一行的值是同种类型的，可以比较。...对这两列按第三行的数值进行排序，具体语句如下: date_frame[['age','height']].sort_values(by = [3], axis=1) 得到结果如下： ?

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Pandas Sort：你的 Python 数据排序指南

默认情况下，按升序.sort_values()对数据进行排序。尽管您没有为传递给的参数指定名称，但.sort_values()您实际上使用了by参数，您将在下一个示例中看到该参数。...对 DataFrame 的列进行排序您还可以使用 DataFrame 的列标签对行值进行排序。使用设置为.sort_index()的可选参数将按列标签对 DataFrame 进行排序。...axis1 使用数据框 axis 当您在.sort_index()不传递任何显式参数axis=0的情况下使用时，它将用作默认参数。...默认情况下，此参数设置为last，将NaN值放置在排序结果的末尾。要改变这种行为，并在你的数据帧先有丢失的数据，设置na_position到first。...但是，您可以通过指定inplace值为的可选参数来直接修改原始 DataFrame True。大多数 Pandas 方法都包含inplace参数。

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python对100G以上的数据进行排序，都有什么好的方法呢

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深入理解Pandas的排序机制

DataFrame.sort_values(by, axis=0, ascending=True, inplace...na_position='last', # last，first；默认是last ignore_index=False, key=None) 参数的具体解释为...： by：表示根据什么字段或者索引进行排序，可以是一个或多个 axis：排序是在横轴还是纵轴，默认是纵轴axis=0 ascending：排序结果是升序还是降序，默认是升序 inplace：表示排序的结果是直接在原数据上的就地修改还是生成新的...DatFrame kind：表示使用排序的算法，快排quicksort,，归并mergesort，堆排序heapsort，稳定排序stable ，默认是：快排quicksort na_position：缺失值的位置处理...多个字段的同时排序，默认也是升序。

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请教个问题，我想把数据中名字的重复值删掉，只保留年纪大的怎么整呢？

和上面的代码没太大区别，只是省去了参数名，硬要说就是默认参数省了和没省的区别。...一、sort_values()函数用途 pandas中的sort_values()函数原理类似于SQL中的order by，可以将数据集依照某个字段中的数据进行排序，该函数即可根据指定列数据也可根据指定行的数据排序...二、sort_values()函数的具体参数用法：DataFrame.sort_values(by=‘##’,axis=0,ascending=True, inplace=False, na_position...=‘last’) 参数说明参数说明 by 指定列名(axis=0或’index’)或索引值(axis=1或’columns’) axis 若axis=0或’index’，则按照指定列中数据大小排序；...，默认为False，即不替换 na_position {‘first’,‘last’}，设定缺失值的显示位置三、例子单条件根据排序删除重复值 import pandas as pd data =

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Python人工智能经典算法之机器学习第三篇

先行后列，混合索引 2.赋值操作 1.对象[""] 2.对象.close 3.排序 1.dataframe 对象.sort_values...by -- 按照什么排序 ascending -- 升降序对象.sort_index() 注意:by这个参数可以接受多个值...,优先按照第一个索引排序,如果相同,按照后面的 2.series 对象.sort_values() 对象.sort_index() 5.3...[*****] 判断数据是否为NaN： np.any(pd.isnull(movie)) # 里面如果有一个缺失值,就返回True np.all(pd.notnull...(movie)) # 里面如果有一个缺失值,就返回False 处理方式：存在缺失值nan,并且是np.nan: 1、删除存在缺失值的:dropna(axis=

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pandas技巧7

=1, inplace=Ture) df.drop(['city', 'state'], axis=1, inplace=True) 排序sort sort_values主要是对某个属性中出现的各个元素进行排序...，默认是升序，字母是a-z df.age.sort_values() # 默认是升序，可以修改ascending=False df['age'].sort_values() df.sort_values...('age', ascending=False) # 多个属性的排序：先排序第一个，再第二个 df.sort_values(['age', 'state']) 过滤相关 df[df.age > 20...=0) # 行上操作 df.mean(axis=0) df.mean(axis='index') df.mean(axis=1) df.mean(axis='columns') ?...) # 创建过程中指定数据类型 df.dtype groupby 机制 df.groupby('province').size.agg(['count', 'mean', 'min']) # 传入多个参数

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pandas系列10-数值操作1

df.replace([A,B],C) 多对多 Excel中通过多个if嵌套语句来实现如果数值为32，替换成32 如果是260，替换成33 如果是280，替换成34 if(D:D=240,32,if(...Python中的排序通过sort_values()方法指定列名指定升序还是降序，默认是升序 df.sort_values(by = ["ID"], ascending = False ) # 改成降序...缺失值排序如果待排序的书数据中存在缺失值，通过设置参数na_position对缺失值的显示位置进行设置 last，默认显示在最后面 first ?...(number, ref, order)：返回重复值的最佳排名 Python Python中使用的是rank()方法，两个参数： ascending：指明升序还是降序，默认是升序 method：重复值的处理情况..., critieria) range：待计数的一系列值的范围 critieria：某个值或者某个条件 Python 使用的是value_counts()，统计出来的是个数；如果想看每个值的占比，使用参数

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Python+pandas你可能不知道的排序技巧

()方法根据值进行排序，本文重点介绍sort_values()方法，其完整语法如下： sort_values(by, axis=0, ascending=True, inplace=False, kind...='quicksort', na_position='last') 其中常用的参数有：1）参数by用来指定依据哪个或哪些名字的列进行排序，如果只有一列则直接写出列名，多列的话需要放到列表中；2）参数ascending...用来指定把缺失值放在最前面（na_position='first'）还是最后面（na_position='last'）。...有时候，我们可能需要对不同的列使用不同的顺序进行排序，比如某一列升序而另一列降序，这时就需要用到参数ascending的另一种用法了，官方文档对sort_values()方法的参数解释如下： ?...也就是说，如果参数ascending设置为包含若干True/False的列表（必须与by列表长度相等），可以为不同的列指定不同的顺序。例如下面的代码： ?

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【精华总结】全文4000字、20个案例详解Pandas当中的数据统计分析与排序

sort=True, ascending=False, dropna=True) 常用到参数的具体解释为...默认的是value_counts()方法不会对空值进行统计，那要是我们也希望对空值进行统计的话，就可以加上dropna参数，代码如下 df['Embarked'].value_counts(dropna...()方法当中的参数 DataFrame.sort_values(by, axis=0, ascending=True,...na_position='last', # last，first；默认是last ignore_index=False, key=None) 常用到参数的具体解释为...： by: 表示根据什么字段或者索引来进行排序，可以是一个或者是多个 axis: 是水平方向排序还是垂直方向排序，默认是垂直方向 ascending: 排序方式，是升序还是降序来排 inplace: 是生成新的

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Pandas入门（二）

##　sort_index by参数指定列名，axis默认为0，桉列排序,排序之后得到4， 21， 24,40， 74，可以指定axis为1，按行排序，结果为5， 24， 56。...通过结果，我们发现sort_values和sort_index几乎是相同的。...所以大家也可以只学习sort_values的用法。...首先我们新添加一列，用来求每一行的最大值。然后我们根据最大值降序排序就可以了。...(func) Series.map(arg, na_action=None) apply函数是将一个函数func，应用到DataFrame的元素中，其中axis指定数据的维度，其他几个参数不常用，这里不说了

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pandas | DataFrame中的排序与汇总方法

Series当中的排序方法有两个，一个是sort_index，顾名思义根据Series中的索引对这些值进行排序。另一个是sort_values，根据Series中的值来排序。...所以我们在排序的时候需要指定我们想要排序的轴，也就是axis。默认的情况我们是根据行索引进行排序，如果我们要指定根据列索引进行排序，需要传入参数axis=1。 ?...我们还可以传入ascending这个参数，用来指定我们想要的排序顺序是正序还是倒序。 ? 值排序 DataFrame的值排序有所不同，我们不能对行进行排序，只能针对列。...其实很简单，因为7出现了两次，分别是第6位和第7位，这里对它所有出现的排名取了平均，所以是6.5。...我们也可以通过axis参数指定以列为单位计算： ? 汇总运算最后我们来介绍一下DataFrame当中的汇总运算，汇总运算也就是聚合运算，比如我们最常见的sum方法，对一批数据进行聚合求和。

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pandasNote3

指定行和列 ascending指定升序和降序 sort_values()：按照值对S型数据进行排序：缺失值放到末尾对DF数据进行排序，通过by指定某个列属性多个列进行排序，传入名称的列表 obj...b a 2 -3 0 0 4 0 3 2 1 1 7 1 rank 排名从1开始返回的是平均排名，打破平级关系,method参数 average：默认平均值 min：使用分组中的最小值 max...1.0 3 2.0 4 3.0 5 4.0 6 2.0 dtype: float64 重复标签的索引直接查看索引index的is_unique()属性索引重复的标签返回多个值...汇总和统计 sum()：返回含有列的和的S型数据传⼊axis='columns’或axis=1将会按⾏进⾏求和 axis=0：表示行；axis=1：表示列 skipna：排除缺失值，默认值是True...idxmax()/idxmin()：返回最大值或者最小值的索引 describe：返回多个统计值 df = pd.DataFrame([[1.4, np.nan], [7.1, -4.5],

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pandas系列5-分组_groupby

``groupby(self, by=None, axis=0, level=None, as_index=True, sort=True, group_keys=True, squeeze=False..., observed=False, **kwargs) 常用参数 by : mapping, function, label, or list of labels axis : {0 or ‘index...默认是情况下会对数据进行分组，关闭可以提高性能 group_keys : bool, default True by和as_index最常用返回值 DataFrameGroupBy or SeriesGroupBy...().sort_values(ascending=False) # 默认是升序 # df.groupby(df["occupation"]).age.mean().sort_values(ascending...sex") grouped.get_group("male") df.groupby(["sex", "age"]).get_group(("male", 18)) # 分组之后聚合：均值、最大最小值、

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淘宝数据分析实战：美食霸榜销量No.1的竟然是....

◆◆数据采集◆◆ 淘宝的页面也是通过Ajax来抓取相关数据，但是参数比较复杂，甚至包含加密秘钥。用selenium来模拟浏览器操作，抓取淘宝商品信息，即可做到可见即可爬。...为100页，要获得所以的信息只需要从第一页到带一百页顺序遍历。采用selenium模拟浏览器不断的遍历即可得到，这里为直接输入页数然后点击确定转跳。...strip() new_stop_word_list.append(stop_word) file1 = df.loc[:,'title'].dropna(how='any') # 去掉空值...print('去掉空值后有{}行'.format(file1.shape[0])) # 获得一共有多少行 print(file1.head()) text1 = ''.join(i for i in...['buy_num'].sort_values(ascending=False) frames = [a,b] data=pd.concat(frames,axis=1).reset_index() print

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pandas | DataFrame中的排序与汇总方法

Series当中的排序方法有两个，一个是sort_index，顾名思义根据Series中的索引对这些值进行排序。另一个是sort_values，根据Series中的值来排序。...所以我们在排序的时候需要指定我们想要排序的轴，也就是axis。默认的情况我们是根据行索引进行排序，如果我们要指定根据列索引进行排序，需要传入参数axis=1。...我们还可以传入ascending这个参数，用来指定我们想要的排序顺序是正序还是倒序。值排序 DataFrame的值排序有所不同，我们不能对行进行排序，只能针对列。...其实很简单，因为7出现了两次，分别是第6位和第7位，这里对它所有出现的排名取了平均，所以是6.5。...我们也可以通过axis参数指定以列为单位计算：汇总运算最后我们来介绍一下DataFrame当中的汇总运算，汇总运算也就是聚合运算，比如我们最常见的sum方法，对一批数据进行聚合求和。

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【Techo Day腾讯技术开放日】如何查看 Series、DataFrame 对象的数据

对于 Series 对象来说，这些方法不需要指定 axis 参数，对于 DataFrame 对象来说，这些方法需要指定 axis 参数，axis 参数的值可以是名字或者数字。...当参数的值为 index 或 0 时，表示按列进行计算；当参数的值为 columns 或 1 时，表示按行进行计算。...当上述函数什么参数都不设置时，在进行计算时，默认是忽略 np.NaN 值的。如果不想忽略 np.NaN 的值，可以设置 skipna 参数。...{"a": ["Yes", "Yes", "No", "No"], "b": range(4)})print(frame.describe(include=['object']))当 include 参数的值为...当对一个 DataFrame 对象进行排序时，你可能希望根据一个或多个列中的值进行排序。将一个或多个列的名字传递给 sort_values 的 by 选项即可达到该目的。

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Pandas知识点-排序操作

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Pandas Sort：你的 Python 数据排序指南

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