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。

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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。
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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
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07-30 2555
ds
python dataframe sort_Python Pandas Dataframe sort_values不起作用
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12-04 415
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03-09 5395
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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。
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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={...
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12-31
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最新发布
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weixin_43256057的博客
02-15 1322
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对数据进行排序:sort_values()方法--Pandas
chongbaikaishi的博客
07-07 1917
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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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