《数据分析》课件-任务3.4 Pandas数据排序_第1页
《数据分析》课件-任务3.4 Pandas数据排序_第2页
《数据分析》课件-任务3.4 Pandas数据排序_第3页
《数据分析》课件-任务3.4 Pandas数据排序_第4页
《数据分析》课件-任务3.4 Pandas数据排序_第5页
已阅读5页，还剩7页未读， 继续免费阅读

下载本文档

版权说明：本文档由用户提供并上传，收益归属内容提供方，若内容存在侵权，请进行举报或认领

文档简介

任务3.4数据排序Python数据分析学习目标及重难点学习目标：了解数据排序素养目标：了解排序的特点学习重点：索引排序和值排序目录学习内容1.按索引排序2.按值排序01按索引排序1.按索引排序Pandas中按索引排序使用的是sort_index()方法，该方法可以用行索引或者列索引进行排序。

axis：轴索引，0表示index（按行），1表示columns（按列）。

level：若不为None，则对指定索引级别的值进行排序。

ascending：是否升序排列，默认为True表示升序。sort_index（axis=0，level=None，ascending=True，inplace=False，kind='

quicksort

'，na_position='last'，sort_remaining=True

）1.按索引排序按索引对Series进行分别排序，示例如下。ser_obj=pd.Series(range(10,15),index=[5,3,1,3,2])#按索引进行升序排列ser_obj.sort_index()#按索引进行降序排列ser_obj.sort_index(ascending=False)1.按索引排序按索引对DataFrame进行分别排序，示例如下。df_obj=pd.DataFrame(np.arange(9).reshape(3,3),index=[4,3,5])#按行索引升序排列df_obj.sort_index()#按行索引降序排列df_obj.sort_index(ascending=False)02按值排序2.按值排序Pandas中用来按值排序的方法为sort_values()，该方法的语法格式如下。by参数表示排序的列，na_position参数只有两个值：first和last，若设为first，则会将NaN值放在开头；若设为False，则会将NaN值放在最后。sort_values(by,axis=0,

ascending=True,

inplace=False,

kind='quicksort',na_position='last')2.按值排序按值的大小对Series进行排序的示例如下：ser_obj=pd.Series([4,np.nan,6,np.nan,-3,2])#按值升序排列ser_obj.sort_values()2.按值排序在DataFrame中，sort_values()方法可以根据一个或多个列中的值进行排序，但是需要在排序时，将一个或多个列的索引传递给by参数才行。df_obj=pd.DataFrame([[0.4,-0.1,-0.3,0.0],[0.2,0.6,-0.1,-0.7],

人人文库> 全部分类> 教育资料 > 课件下载

温馨提示

  • 1. 本站所有资源如无特殊说明，都需要本地电脑安装OFFICE2007和PDF阅读器。图纸软件为CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.压缩文件请下载最新的WinRAR软件解压。
  • 2. 本站的文档不包含任何第三方提供的附件图纸等，如果需要附件，请联系上传者。文件的所有权益归上传用户所有。
  • 3. 本站RAR压缩包中若带图纸，网页内容里面会有图纸预览，若没有图纸预览就没有图纸。
  • 4. 未经权益所有人同意不得将文件中的内容挪作商业或盈利用途。
  • 5. 人人文库网仅提供信息存储空间，仅对用户上传内容的表现方式做保护处理，对用户上传分享的文档内容本身不做任何修改或编辑，并不能对任何下载内容负责。
  • 6. 下载文件中如有侵权或不适当内容，请与我们联系，我们立即纠正。
  • 7. 本站不保证下载资源的准确性、安全性和完整性, 同时也不承担用户因使用这些下载资源对自己和他人造成任何形式的伤害或损失。

最新文档

评论

0/150

提交评论