pandas按某列降序的实现

下面我将详细讲解“pandas按某列降序的实现”的完整攻略，包括以下几个部分：

1. 准备工作
2. 读取数据
3. 使用sort_values方法进行排序
4. 保存数据

接下来，我将从每个部分具体介绍。

1. 准备工作

在使用 pandas 进行数据处理之前，需要安装 pandas ，如果你还没有安装，可以使用以下命令安装：

pip install pandas

安装完成之后，我们需要在代码中引入 pandas ，代码如下：

import pandas as pd

2. 读取数据

在进行排序操作之前，我们需要读取数据，假设我们有一个名为 data.csv 的数据文件，数据文件中包含了三列数据，分别是 name、age 和 score ，我们可以使用以下代码读取数据：

data = pd.read_csv('data.csv')

3. 使用sort_values方法进行排序

pandas 提供了 sort_values 方法来进行排序操作，我们可以使用该方法对数据按某一列进行降序排序，代码如下：

data = data.sort_values("score", ascending=False)

以上代码将会对 data 中的 score 列进行降序排序，并将结果保存在变量 data 中。

4. 保存数据

完成排序操作之后，我们可以使用 pandas 内置的 to_csv 方法将结果保存到文件中，代码如下：

data.to_csv('sorted_data.csv', index=False)

以上代码将会把排序后的数据保存到名为 sorted_data.csv 的文件中，并且不保存行索引。

示例说明

以下是两个示例说明：

示例一

假设我们有一个 data.csv 文件，数据如下：

name,age,score
Allen,25,80
Bob,20,90
Charlie,30,70
David,35,65

我们需要对 score 列进行排序，降序排列，我们可以使用以下代码：

import pandas as pd

data = pd.read_csv('data.csv')
data = data.sort_values("score", ascending=False)
data.to_csv('sorted_data.csv', index=False)

执行上述代码之后，将会生成一个 sorted_data.csv 文件，文件内容如下：

name,age,score
Bob,20,90
Allen,25,80
Charlie,30,70
David,35,65

可以看到，按照 score 列降序排列后的结果已经保存到了 sorted_data.csv 文件中。

示例二

假设我们已经有了一个 pandas 的 DataFrame 对象，数据如下：

  name  age  score
0  Tom   20     90
1  Bob   25     80
2  Jay   30     70
3  Lee   35     60

我们需要按照 score 列进行排序，降序排列，我们可以使用以下代码：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'name': ['Tom', 'Bob', 'Jay', 'Lee'], 
                   'age': [20, 25, 30, 35], 
                   'score': [90, 80, 70, 60]})

df = df.sort_values("score", ascending=False)

执行上述代码之后，将会得到一个按照 score 列进行降序排序后的 DataFrame 对象，结果如下：

  name  age  score
0  Tom   20     90
1  Bob   25     80
2  Jay   30     70
3  Lee   35     60

以上就是“pandas按某列降序的实现”的完整攻略和两个示例说明。