Python中Dataframe數(shù)據(jù)排序方法(含實例講解)
更新時間：2023年02月04日 09:08:57 作者：旅途中的寬~
在進行數(shù)據(jù)分析操作時,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于Python中Dataframe數(shù)據(jù)排序方法的相關資料,需要的朋友可以參考下
Dataframe數(shù)據(jù)默認按索引排序，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
此時的數(shù)據(jù)為（這里僅展示部分數(shù)據(jù)）:
我們按照第一種方法排序，結果如下：
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，默認按升序,需要降序時再加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)：
我們的目標是把“值”那一列進行排序：
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()
在任何時候，如果想恢復原來的索引排序，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
到此這篇關于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)瀏覽下面的相關文章希望大家以后多多支持腳本之家！
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