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Python中Dataframe數(shù)據(jù)排序方法(含實(shí)例講解)

 更新時(shí)間:2023年02月04日 09:08:57   作者:旅途中的寬~  
在進(jìn)行數(shù)據(jù)分析操作時(shí),經(jīng)常需要對數(shù)據(jù)按照某行某列排序,或者按照多行多列排序,以及按照索引值排序等等,下面這篇文章主要給大家介紹了關(guān)于Python中Dataframe數(shù)據(jù)排序方法的相關(guān)資料,需要的朋友可以參考下

Dataframe數(shù)據(jù)默認(rèn)按索引排序,主要重排方法有:

1、 通過frame=frame.reindex([6,5,4,3,2,1,0]) 重排:

data_demo=pd.read_csv('dataset.csv')
data_demo=data_demo.iloc[:10,:]
data_demo

此時(shí)的數(shù)據(jù)為(這里僅展示部分?jǐn)?shù)據(jù)):

我們按照第一種方法排序,結(jié)果如下:

data_demo_1=data_demo.reindex([9,7,8,5,4,1,0,2,6,3])
data_demo_1

2、通過frame.sort_values(by=[‘height’],ascending=False):

按照height字段重排,默認(rèn)按升序,需要降序時(shí)再加ascending=False參數(shù)。

如果數(shù)據(jù)是字符,則是按照字符編碼排序,看起來好像沒有規(guī)律。如果想看一個(gè)漢字的編碼,可以使用'xx'.encode()的方法查看。

我們展示一下部分原數(shù)據(jù):

我們的目標(biāo)是把“值”那一列進(jìn)行排序:

data_RF_pre_100=data_RF.sort_values(by=['值'],ascending=False)
data_RF_pre_100

展示排序后的結(jié)果:

3、 通過frame.sort_values(by=[‘A’,‘B’],ascending=[False,True]):

先按A列再按B列排序,其中A列降序,B列升序

原數(shù)據(jù):

上面的排序方式:

data_demo_3=data_demo.sort_values(by=['辛烷值RON','硫含量,μg/g'],ascending=[False,True])
data_demo_3

4、一些其他的細(xì)節(jié)問題:

排序完如果還想調(diào)整索引號為升序,則增加這樣一句話:

frame.reset_index(drop=True)

如果不想刪除原索引號,只增加一列新索引,則用:

frame.reset_index()

在任何時(shí)候,如果想恢復(fù)原來的索引排序,則用:

frame.sord_index()

列的重新排序,即是數(shù)據(jù)的重新選擇:

frame[['A', 'B','C', 'D']]

總結(jié)

到此這篇關(guān)于Python中Dataframe數(shù)據(jù)排序方法的文章就介紹到這了,更多相關(guān)Python中Dataframe數(shù)據(jù)排序內(nèi)容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家!

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