Python |熊猫数据帧。排序_值（）|设置为1-yiteyi-C++库

Python是进行数据分析的优秀语言，主要是因为以数据为中心的Python软件包的奇妙生态系统。熊猫是这些软件包中的一个，它使导入和分析数据变得更加容易。函数的作用是：按传递的列的升序或降序对数据帧进行排序。它与排序Python函数不同，因为它无法对数据帧进行排序，并且无法选择特定的列。让我们讨论一下 数据帧。排序_值（） 单参数排序： 语法：

null

数据帧。排序_值（按，轴=0，升序=True，原地=False，种类=’quicksort’，位置=’last’）

除“by”参数外，每个参数都有一些默认值。 参数：

作者： 按单个/列名称对数据帧进行排序。 轴线： 行为0或“索引”，列为1或“列”。 提升： 布尔值，如果为True，则按升序对数据帧进行排序。 就地： 布尔值。如果为True，则对传递的数据帧本身进行更改。 种类： 字符串，可以有三个用于对数据帧进行排序的算法输入（“快速排序”、“合并排序”或“堆排序”）。 纳乌立场： 使用两个字符串输入“last”或“first”来设置空值的位置。默认值为“最后”。

返回类型：

返回与函数调用方数据帧具有相同维度的排序数据帧。

有关代码中使用的CSV文件的链接，请单击在这里 示例#1： 按名称排序在下面的示例中，数据框由csv文件生成，数据框按玩家姓名的升序排序。 分拣前-

python

                           # importing pandas package                         
                           import                                        pandas as pd                         
            
                           # making data frame from csv file                         
                           data                                        =                                        pd.read_csv(                                        "nba.csv"                                        )                         
            
                           # display                         
                           data                         

输出：

图片[1]-Python |熊猫数据帧。排序_值（）|设置为1-yiteyi-C++库

分类后-

python

                           # importing pandas package                         
                           import                                        pandas as pd                         
            
                           # making data frame from csv file                         
                           data                                        =                                        pd.read_csv(                                        "nba.csv"                                        )                         
            
                           # sorting data frame by name                         
                           data.sort_values(                                        "Name"                                        , axis                                        =                                        0                                        , ascending                                        =                                        True                                        ,                         
                                                     inplace                                        =                                        True                                        , na_position                                        =                                        'last'                                        )                         
            
                           # display                         
                           data                         

如图所示，索引列现在是混乱的，因为数据帧是按名称排序的。 输出：

图片[2]-Python |熊猫数据帧。排序_值（）|设置为1-yiteyi-C++库

示例2： 更改空值的位置在给定的数据中，不同的列中有许多空值，默认情况下，这些空值放在最后一列中。在本例中，数据框按照薪资列排序，空值保留在顶部。

python

                           # importing pandas package                         
                           import                                        pandas as pd                         
            
                           # making data frame from csv file                         
                           data                                        =                                        pd.read_csv(                                        "nba.csv"                                        )                         
            
                           # sorting data frame by name                         
                           data.sort_values(                                        "Salary"                                        , axis                                        =                                        0                                        , ascending                                        =                                        True                                        ,                         
                                                     inplace                                        =                                        True                                        , na_position                                        =                                        'first'                                        )                         
            
                           data                         
                           # display                         

如输出图像所示，NaN值位于顶部，之后是薪水的排序值。 输出：

图片[3]-Python |熊猫数据帧。排序_值（）|设置为1-yiteyi-C++库

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THE END

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