pandas数值排序的实现实例

下面是关于“pandas数值排序的实现实例”的完整攻略。

1、排序的概念

排序（Sorting）是对一个对象内元素（数据）、成分、属性等按照某种顺序排列的过程。排序操作是数据分析中非常重要的操作之一，不仅在数据分析中非常常见，而且在数据可视化和机器学习中也经常用到。

2、pandas中的数据排序

pandas是一个适用于数据操作和数据分析的工具集，它在各种类型的数据对象（Series、DataFrame等）上提供了大量的数据操作方法。其中之一就是数据排序功能。

pandas中的sort_values()函数可以基于Series列数据或DataFrame对象的行数据对数据进行排序。sort_values()函数的常用参数如下：

• by：指定按照哪一列进行排序，可以是单列、多列或列的顺序
• ascending：默认为True表示升序排序，为False则表示降序
• inplace：表示是否对原始数据进行更改，True表示不创建新的数据框，而是更改原始数据框。

3、示例说明

下面的示例说明将使用pandas中的sort_values()函数，对以下购车年份和车辆价格数据实现排序。

购车年份	车辆价格
2020	130万
2015	80万
2019	110万
2018	95万
2016	85万
2017	90万

示例1：按照价格升序排序

import pandas as pd

data = {'购车年份': [2020, 2015, 2019, 2018, 2016, 2017,], '车辆价格': [130, 80, 110, 95, 85, 90]}
df = pd.DataFrame(data)

df_sort = df.sort_values(by='车辆价格', ascending=True)

print(df_sort)

输出结果如下：

   购车年份  车辆价格
1   2015    80
4   2016    85
5   2017    90
3   2018    95
2   2019   110
0   2020   130

示例2：按照购车年份和价格升序排序

import pandas as pd

data = {'购车年份': [2020, 2015, 2019, 2018, 2016, 2017,], '车辆价格': [130, 80, 110, 95, 85, 90]}
df = pd.DataFrame(data)

df_sort = df.sort_values(by=['购车年份', '车辆价格'], ascending=True)

print(df_sort)

输出结果如下：

   购车年份  车辆价格
1   2015    80
4   2016    85
5   2017    90
3   2018    95
2   2019   110
0   2020   130

以上就是pandas数值排序的实现实例的详细讲解，希望能对您有所帮助。