婷婷综合国产,91蜜桃婷婷狠狠久久综合9色 ,九九九九九精品,国产综合av

主頁 > 知識庫 > pandas數值排序的實現實例

pandas數值排序的實現實例

熱門標簽:電梯新時達系統外呼顯示e 旅游廁所地圖標注怎么弄 宿州電話機器人哪家好 成都呼叫中心外呼系統哪家強 百應電話機器人總部 無錫智能外呼系統好用嗎 南昌地圖標注 西青語音電銷機器人哪家好 地圖標注與注銷

本文用到的表格內容如下:

排序前先來看一下原始情形:

import pandas as pd
​
df = pd.read_excel(r'C:\Users\admin\Desktop\測試.xlsx')
print(df)

result:
   姓名     年齡  成績
0  小明   23.0  78
1  小剛    NaN  89
2  小紅  876.0  65
3  李華   65.0  89
4  小美    NaN  43
5  張三   34.0  90
6  李四    NaN  34
7  王五   98.5  87

1.按照一列數值進行排序

按照某一列數值進行排序就是整個數據表都要以某一列為準,進行升序或降序
排序需要用到sort_values()方法,在sort_values()方法中要通過by參數指明要排序的列名,通過ascending參數知名升序還是降序。

1.1按照五缺失值的一列進行排序

1.1.1升序排列

該方法默認升序排列(即ascending參數的默認值是True),使用by參數用來指定需要排序的列名

df = pd.read_excel(r'C:\Users\admin\Desktop\測試.xlsx')
print(df.sort_values(by=["成績"]))

result:
   姓名     年齡  成績
6  李四    NaN  34
4  小美    NaN  43
2  小紅  876.0  65
0  小明   23.0  78
7  王五   98.5  87
1  小剛    NaN  89
3  李華   65.0  89
5  張三   34.0  90

1.1.2 降序排列

只要設置ascending參數的值為False,即可實現降序排列

df = pd.read_excel(r'C:\Users\admin\Desktop\測試.xlsx')
print(df.sort_values(by=["成績"], ascending=False))

result:
   姓名     年齡  成績
5  張三   34.0  90
1  小剛    NaN  89
3  李華   65.0  89
7  王五   98.5  87
0  小明   23.0  78
2  小紅  876.0  65
4  小美    NaN  43
6  李四    NaN  34

1.2按照有缺失值的一列進行排序

當待排序的列中有缺失值時,可以通過設置na_position參數對缺失值的顯示位置進行設置

1.2.1 缺失值顯示在最后

該方法默認缺失值顯示在最后(na_position參數的默認值是last)

df = pd.read_excel(r'C:\Users\admin\Desktop\測試.xlsx')
print(df.sort_values(by=["成績"]))

df = pd.read_excel(r'C:\Users\admin\Desktop\測試.xlsx')
print(df.sort_values(by=["年齡"]))

result:
   姓名     年齡  成績
0  小明   23.0  78
5  張三   34.0  90
3  李華   65.0  89
7  王五   98.5  87
2  小紅  876.0  65
1  小剛    NaN  89
4  小美    NaN  43
6  李四    NaN  34

1.2.2 缺失值顯示在最前面

只要設置na_position參數的值為first,即可實現缺失值顯示在最前面

df = pd.read_excel(r'C:\Users\admin\Desktop\測試.xlsx')
print(df.sort_values(by=["年齡"], na_position='first'))

result:
   姓名     年齡  成績
1  小剛    NaN  89
4  小美    NaN  43
6  李四    NaN  34
0  小明   23.0  78
5  張三   34.0  90
3  李華   65.0  89
7  王五   98.5  87
2  小紅  876.0  65

2.按照多列數值進行排序

按照多列數值排序是指同時依據多列數據進行升序、降序排列。當第一列出現重復值時按照第二列進行排序,第二列出現重復值時按照第三列進行排序,依次類推。
此時在sort_values()方法中需要排序的多個列名要以列表的形式傳遞給by參數,需要每個排序的列名所對應的排序方式也要以列表的形式傳遞給ascending參數,二者的列表要一一對應。

df = pd.read_excel(r'C:\Users\admin\Desktop\測試.xlsx')
print(df.sort_values(by=["成績", "年齡"], ascending=[True, False]))

result:
   姓名     年齡  成績
6  李四    NaN  34
4  小美    NaN  43
2  小紅  876.0  65
0  小明   23.0  78
7  王五   98.5  87
3  李華   65.0  89
1  小剛    NaN  89
5  張三   34.0  90

此時按照成績進行升序排列,當成績相同時再按照年齡進行降序排列。

到此這篇關于pandas數值排序的實現實例的文章就介紹到這了,更多相關pandas數值排序內容請搜索腳本之家以前的文章或繼續瀏覽下面的相關文章希望大家以后多多支持腳本之家!

您可能感興趣的文章:
  • pandas數值計算與排序方法

標簽:濰坊 贛州 七臺河 渭南 雅安 西安 許昌 辛集

巨人網絡通訊聲明:本文標題《pandas數值排序的實現實例》,本文關鍵詞  pandas,數值,排序,的,實現,;如發現本文內容存在版權問題,煩請提供相關信息告之我們,我們將及時溝通與處理。本站內容系統采集于網絡,涉及言論、版權與本站無關。
  • 相關文章
  • 下面列出與本文章《pandas數值排序的實現實例》相關的同類信息!
  • 本頁收集關于pandas數值排序的實現實例的相關信息資訊供網民參考!
  • 推薦文章
    婷婷综合国产,91蜜桃婷婷狠狠久久综合9色 ,九九九九九精品,国产综合av
    国产精品二区一区二区aⅴ污介绍| 精品国一区二区三区| 久久精品一区四区| 国产成人综合视频| 国产精品人成在线观看免费 | 一区二区三区色| 在线看国产一区| 美女视频网站久久| 国产欧美1区2区3区| 91国偷自产一区二区三区观看| 午夜激情一区二区| 精品盗摄一区二区三区| 99国产精品久久久久久久久久久| 亚洲成人av在线电影| 久久久久久97三级| 在线视频国内一区二区| 开心九九激情九九欧美日韩精美视频电影 | 中文字幕亚洲综合久久菠萝蜜| 色综合中文综合网| 日本不卡一区二区三区高清视频| 久久亚洲综合色一区二区三区| 97精品国产97久久久久久久久久久久 | 亚洲成a人v欧美综合天堂| 精品久久久三级丝袜| 91免费国产视频网站| 视频一区欧美精品| 中文字幕亚洲一区二区av在线| 欧美一级高清片| 色中色一区二区| 久久精品二区亚洲w码| 夜夜揉揉日日人人青青一国产精品| 91精品国产91久久综合桃花| 国产aⅴ综合色| 日本不卡视频在线观看| 亚洲精品ww久久久久久p站| 日韩一区二区三区电影在线观看 | 国产精品久久久久久亚洲伦| 欧美日韩精品久久久| 国产激情视频一区二区三区欧美 | 日韩三级高清在线| 91丨九色丨蝌蚪富婆spa| 久久成人综合网| 亚洲综合视频网| 成人免费视频caoporn| 精品国产乱码久久久久久牛牛| 精品三级在线看| 久久精品99国产精品日本| 中文字幕综合网| 91麻豆精品国产91久久久久久| 国产精品一卡二卡在线观看| 国产suv精品一区二区三区| 亚洲国产毛片aaaaa无费看| 国产精品视频一二三区| 久久女同精品一区二区| 欧美精品第1页| 欧美中文字幕不卡| proumb性欧美在线观看| 国产成人免费高清| 激情五月婷婷综合网| 蜜臀av一区二区| 日韩精品1区2区3区| 亚洲sss视频在线视频| 一区二区三区久久| 一区二区在线观看视频在线观看| 亚洲视频一区在线| 中文字幕在线播放不卡一区| 国产精品女同互慰在线看| 久久影院视频免费| 久久亚洲综合色| 久久精品一区二区三区av| 久久亚区不卡日本| 国产亚洲综合在线| 久久久国产午夜精品| 久久无码av三级| 国产午夜久久久久| 中文字幕永久在线不卡| 中文字幕在线一区| 亚洲精品免费在线| 亚洲国产精品久久人人爱蜜臀| 亚洲电影你懂得| 日韩精品欧美成人高清一区二区| 日日欢夜夜爽一区| 另类小说图片综合网| 激情六月婷婷综合| 国产成人鲁色资源国产91色综| 丁香天五香天堂综合| www.亚洲在线| 91精品办公室少妇高潮对白| 在线国产亚洲欧美| 欧美老年两性高潮| 欧美va亚洲va| 中文字幕欧美日韩一区| 亚洲精品欧美二区三区中文字幕| 夜夜精品视频一区二区 | 欧美巨大另类极品videosbest| 欧美日韩亚洲不卡| 日韩一区二区在线免费观看| 久久精品人人做人人爽人人| 国产精品久久久久久久浪潮网站 | 亚洲香肠在线观看| 美女www一区二区| 国产精品99久久久久| 色婷婷综合五月| 91精品久久久久久久久99蜜臂| 久久久久久久综合狠狠综合| 亚洲人成伊人成综合网小说| 五月综合激情婷婷六月色窝| 国产精品主播直播| 欧美在线观看视频在线| 久久综合999| 亚洲已满18点击进入久久| 久久国产精品色婷婷| aaa亚洲精品| 日韩视频免费观看高清完整版在线观看| 国产欧美一区二区精品仙草咪| 亚洲一二三区视频在线观看| 国产精品资源网| 欧美日韩国产精品成人| 欧美激情在线看| 成人av动漫网站| 2022国产精品视频| 亚洲乱码一区二区三区在线观看| 麻豆精品在线看| 91麻豆免费观看| 26uuu亚洲综合色| 亚洲电影第三页| 不卡的av在线播放| 欧美成人bangbros| 亚洲精品ww久久久久久p站| 国产乱人伦偷精品视频免下载| 欧美日韩精品一区二区三区| 中文字幕一区在线| 激情综合色播五月| 欧美狂野另类xxxxoooo| 中文字幕一区二区三区在线观看 | 欧美日韩综合一区| 国产精品狼人久久影院观看方式| 日本女优在线视频一区二区| 色综合色综合色综合| 精品国产乱码久久久久久夜甘婷婷| 一区二区三区四区亚洲| 国产精品69毛片高清亚洲| 69av一区二区三区| 亚洲精品午夜久久久| 国产不卡免费视频| 日韩女优视频免费观看| 亚洲国产视频直播| 91蜜桃免费观看视频| 国产日韩欧美综合一区| 久久99精品国产91久久来源| 欧美日韩aaaaa| 亚洲福利视频一区| 色欧美片视频在线观看| 1024精品合集| 懂色av噜噜一区二区三区av| 欧美精品一区二区三区蜜臀| 毛片av中文字幕一区二区| 在线播放中文一区| 日日夜夜精品视频天天综合网| 欧美亚洲一区二区在线| 亚洲日本中文字幕区| 波波电影院一区二区三区| 国产日韩欧美一区二区三区综合| 久久99国内精品| 日韩女优视频免费观看| 精品一区中文字幕| 精品久久人人做人人爽| 久久99蜜桃精品| 精品欧美久久久| 久久69国产一区二区蜜臀| 日韩欧美国产系列| 激情欧美一区二区三区在线观看| 精品国产一二三| 国产精品自在在线| 久久久99久久| 成人av网站在线| 中文字幕视频一区| 91无套直看片红桃| 亚洲精品伦理在线| 欧美日韩精品一区二区三区蜜桃| 五月天激情综合| 日韩一区二区在线观看视频| 捆绑紧缚一区二区三区视频| 久久综合久久99| 成人avav影音| 亚洲欧美一区二区三区国产精品| 一本色道久久综合精品竹菊| 亚洲国产成人高清精品| 日韩一区二区中文字幕| 国产精品原创巨作av| 亚洲欧洲av另类| 欧洲人成人精品| 奇米影视在线99精品| 久久久久久久久一| 91小视频在线免费看| 丝袜美腿亚洲一区二区图片| 久久综合精品国产一区二区三区| 成人一区在线看| 亚洲一区二区三区爽爽爽爽爽 | 欧美系列亚洲系列|