大家好，我是考100分的小小码 ，祝大家学习进步，加薪顺利呀。今天说一说Python Dataframe排序详解,希望您对编程的造诣更进一步.
在数据分析和清洗过程中，数据排序是相当重要的一个环节。在Python中，我们可以通过pandas库中的DataFrame数据结构轻松实现数据的排序功能。本文将详细介绍Python Dataframe的排序功能。
一、基础排序
在pandas中，我们可以使用sort_values()函数实现数据的排序操作。例如：
import pandas as pd
data = {'name': ['Tom', 'Jack', 'Steve', 'Ricky'],
'age': [28, 34, 29, 42],
'gender': ['M', 'M', 'M', 'F']}
df = pd.DataFrame(data)
print(df)
# 对年龄进行升序排序
df = df.sort_values(by=['age'])
print(df)
上述代码中，我们先创建了一个包含姓名、年龄和性别信息的DataFrame，然后使用sort_values()函数将DataFrame按照年龄升序排序。运行结果如下：
name age gender 0 Tom 28 M 1 Jack 34 M 2 Steve 29 M 3 Ricky 42 F name age gender 0 Tom 28 M 2 Steve 29 M 1 Jack 34 M 3 Ricky 42 F
我们可以发现，通过sort_values()函数按照年龄升序排序后，DataFrame的顺序已经改变了。
二、多列排序
如果我们希望按照多列顺序进行排序，只需要在sort_values()函数中传入需要按照排序的列名即可。例如：
import pandas as pd
data = {'name': ['Tom', 'Jack', 'Steve', 'Ricky'],
'age': [28, 34, 29, 42],
'gender': ['M', 'M', 'M', 'F']}
df = pd.DataFrame(data)
print(df)
# 先按gender排序，再按age排序
df = df.sort_values(by=['gender', 'age'])
print(df)
上述代码中，我们先创建了一个包含姓名、年龄和性别信息的DataFrame，然后通过sort_values()函数按照性别和年龄进行排序。运行结果如下：
name age gender 0 Tom 28 M 1 Jack 34 M 2 Steve 29 M 3 Ricky 42 F name age gender 1 Jack 34 M 2 Steve 29 M 0 Tom 28 M 3 Ricky 42 F
我们可以发现，按照性别和年龄进行排序后，DataFrame顺序发生了改变。
三、排序方式
在排序时，我们还可以指定排序的方式。默认情况下，sort_values()函数采用升序排序，如果我们需要进行降序排序，则需要在函数中指定ascending为False。例如：
import pandas as pd
data = {'name': ['Tom', 'Jack', 'Steve', 'Ricky'],
'age': [28, 34, 29, 42],
'gender': ['M', 'M', 'M', 'F']}
df = pd.DataFrame(data)
print(df)
# 按照年龄降序排序
df = df.sort_values(by=['age'], ascending=False)
print(df)
上述代码中，我们先创建了一个包含姓名、年龄和性别信息的DataFrame，然后通过sort_values()函数按照年龄进行降序排序。运行结果如下：
name age gender 0 Tom 28 M 1 Jack 34 M 2 Steve 29 M 3 Ricky 42 F name age gender 3 Ricky 42 F 1 Jack 34 M 2 Steve 29 M 0 Tom 28 M
我们可以发现，按照年龄降序排序后，DataFrame顺序发生了改变。
四、缺失值排序
在数据分析中，经常会遇到缺失值的情况，如果我们希望在排序时将缺失值放在最前面或最后面，可以通过na_position参数进行设置。例如：
import pandas as pd
import numpy as np
data = {'name': ['Tom', 'Jack', 'Steve', 'Ricky'],
'age': [28, 34, np.nan, 42],
'gender': ['M', 'M', 'M', 'F']}
df = pd.DataFrame(data)
print(df)
# 缺失值放在前面
df = df.sort_values(by=['age'], na_position='first')
print(df)
# 缺失值放在后面
df = df.sort_values(by=['age'], na_position='last')
print(df)
上述代码中，我们先创建了一个包含姓名、年龄和性别信息的DataFrame，其中年龄列中含有缺失值。然后通过na_position参数在排序时将缺失值放在最前面或最后面。运行结果如下：
name age gender 0 Tom 28.0 M 1 Jack 34.0 M 2 Steve NaN M 3 Ricky 42.0 F name age gender 2 Steve NaN M 0 Tom 28.0 M 1 Jack 34.0 M 3 Ricky 42.0 F name age gender 0 Tom 28.0 M 1 Jack 34.0 M 3 Ricky 42.0 F 2 Steve NaN M
我们可以发现，通过na_position参数的设置，可以将缺失值放在最前面或最后面。
版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献，该文观点仅代表作者本人。本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容， 请发送邮件至 举报，一经查实，本站将立刻删除。
转载请注明出处: https://daima100.com/21202.html
