pandas中使用sort_values函数排序不成功的问题。

最新推荐文章于 2025-03-03 10:56:05 发布
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博客指出遇到pandas某列排序不成功的问题，原因是排序语句中inplace参数默认设置为False，未对本体覆盖。给出两个解决方案，一是设置本体覆盖，将inplace设为True；二是设置传值覆盖。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

问题：遇到排序问题，使用下面的语句对pandas的某列进行排序时,发现根本没排序成功。

bada_air.sort_value(by='time',ascending=False)

解决方案：这里牵扯到很重要的参数inplace,默认的inplace设置是False,并没有对本体进行覆盖，所以解决方法有两个：

1.设置本体覆盖，令inplace=True

bada_air.sort_value(by='time',ascending=False,inplace=True)

2.设置传值覆盖

bada_air=bada_air.sort_value(by='time',ascending=False)

 

pandas使用教程：pandas数据排序sort_values和分组groupby
Cachel Wood的博客
05-03 810
对数据表进行转置，对数据以A-Q1、E-Q4两点连成的折线为轴对数据进行翻转。可以发现team索引变成了列索引。使用agg聚合功能，对不同列可以使用不同的聚合函数。
pandas使用sort_values函数对Dataframe排序
m0_47037246的博客
05-26 373
接下来，我们将介绍如何使用sort_values函数对DataFrame进行排序。接下来，我们就可以使用sort_values函数对date列进行排序了。至此，我们已经成功使用sort_values函数对DataFrame进行了排序。在实际应用中，这种排序方法非常有用，尤其是当我们需要按日期或数字大小对数据进行排序时。在实际应用中，我们可能需要根据DataFrame中的不同列进行排序。可以看到，按升序排序后，date列从最早的日期开始排序。而按降序排序后，date列从最晚的日期开始排序。
pandas之sort_values排序不成功
qq_41289353的博客
07-30 2555
ds
python dataframe sort_Python Pandas Dataframe sort_values不起作用
weixin_39595621的博客
12-04 415
I have the following pandas data frame which I want to sort by 'test_type'test_type tps mtt mem cpu 90th0 sso_1000 205.263559 4139.031090 24.175933 34.817701 ...
DataFrame sort_values后结果没排序问题
hellotanqi的博客
03-09 5394
问题描述，对DataFrame中的列使用sort_values排序，结果并没有按预想的排序 可能的原因有两点： 1.检查数据类型，如果是object类型则排序会问题。需要转化为数字类型。 2.排序结果没有覆盖原始数据。 可以使用inplace=True参数覆盖df.sort_values(by=['col1','col2'],inplace=True)。 或者使用df=df.sort_v...
pandas sort_values失败，不成功
YENTERTAINR的博客
08-17 554
1.检查需要做排序的那个列，他的值是否市数值类型，如果不是，改成数值类型就好了。
pandas 排序_pandas中的排序问题
weixin_39603799的博客
12-06 884
导入数据：import numpy as np import pandas as pd import datetime from pandas.api.types import CategoricalDtype ​ df=pd.read_excel('/Users/dxn/Desktop/发票2020.xlsx', header=0,dtype={...
Pandas之排序函数sort_values()的实现
12-31
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....
【Pandas】pandas Series sort_values
最新发布
weixin_39648905的博客
03-03 1317
`pandas.Series.sort_values` 是 Pandas 库中用于对 `Series` 中的值进行排序的方法。它允许用户根据不同的参数设置来灵活控制排序行为，包括升序或降序排列、处理缺失值、选择排序算法等。
pandas sort_values 原理 排序异常 行上下关系改变 多列排序解决
weixin_43256057的博客
02-15 1322
import pandas as pd import numpy as np qualDe = pd.read_excel('t1.xlsx',engine='openpyxl') num = 'U06211002309' df = qualDe[qualDe.col1.str.contains(num)] df col1 col2 2700 U06211002309 2.0 2701 U06211002309A 1.0 2702 U06211002309B 2.0 2703 U062110023
对数据进行排序:sort_values()方法--Pandas
chongbaikaishi的博客
07-07 1917
按值对Series进行排序，返回结果：当inplace=False时为Series,当inplace=True时返回None。
sort_values()的用法
sun13212715744的博客
10-27 5431
sort_values() 是一个用于排序数据的 Pandas 函数，主要用于对 DataFrame 或 Series 中的值进行排序。inplace（可选）：一个布尔值，如果设置为 True，则会在原地修改 DataFrame 或 Series，而不是返回一个新的对象。ignore_index（可选）：一个布尔值，如果设置为 True，将重置排序后的结果的索引，使其按默认顺序排列。默认为升序（True）。axis（DataFrame 上可用，可选）：指定排序的轴，0 表示按行排序，1 表示按列排序。
Pandas排序出错提示
weixin_56243589的博客
06-24 822
在用排序的时候用的是下面的写法，系统出现报错 df_sum['总价'].sort_values(ascending=True, inplace=True) 报错提示如下： This Series is a view of some other array, to sort in-place you must create a copy 后来换下面的写法就好了 df_sum.sort_values(by=['总价'], ascending=False) ...
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09-15 2万+
这次的分享实用性比较强： 开发环境：mac pro，python3.8.8，wps 在分享之前先加上几个函数： inplace=True：不创建新的对象，直接对原始对象进行修改； inplace=False：对数据进行修改，创建并返回新的对象承载其修改结果。 ascending=true 表示降序排列 ascending=false 表示升序排序 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
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最近在用python进行list排序时，遇到个小坑 我想把 list_x =[ [‘A’,‘20.55%’], [‘B’,‘33.66%’],[‘C’,‘100.44%’] ] 按后面百分比进行倒序排序， 用了 list_x.sort(key=lambda x:(x[1][:-1]),reverse=True) 但是结束输出为： [‘B’,‘33.66%’] [‘A’,‘20.55%’] [‘C’,‘100.44%’] 原因是，字符型数字 33.66 和 20.55 用sort可以排序，它们都是5位字符，但
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pandas中sort_values函数的用法
05-29
pandas中的sort_values函数用于对DataFrame或Series进行排序。该函数的语法如下： ``` DataFrame.sort_values(by, axis=0, ascending=True, inplace=False, kind='quicksort', na_position='last') ``` 参数说明： - by：指定按照哪个列或多个列进行排序，可以是一个列名或者列名的列表。 - axis：指定按照行还是列排序，0表示按照行排序，1表示按照列排序，默认为0。 - ascending：指定排序方式，True表示升序，False表示降序，默认为True。 - inplace：是否在原DataFrame上进行排序，默认为False。 - kind：指定排序算法，可选值为{'quicksort', 'mergesort', 'heapsort'}，默认为'quicksort'。 - na_position：指定缺失值的位置，可选值为{'last', 'first'}，默认为'last'，表示缺失值排在最后。 使用示例： ```python import pandas as pd # 创建DataFrame df = pd.DataFrame({'A': [2, 1, 3], 'B': [1, 3, 2]}) # 按照'A'列升序排列 df.sort_values(by='A', ascending=True) # 按照'A'列降序排列并替换原DataFrame df.sort_values(by='A', ascending=False, inplace=True) # 按照'A'列降序、'B'列升序排列 df.sort_values(by=['A', 'B'], ascending=[False, True]) ```
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