Pandas实战100例 | 案例 43: 数据排序

案例 43: 数据排序

知识点讲解

在数据分析中，对数据进行排序是一项基本且常见的任务。Pandas 提供了 sort_values 方法，用于根据一列或多列的值对数据进行排序。

• 按一列排序: 使用 sort_values 方法并指定 by 参数，可以按照某一列的值进行排序。你还可以通过 ascending 参数控制排序的方向（升序或降序）。

示例代码

# 准备数据和示例代码的运行结果，用于案例 43

# 示例数据
data_sorting = {
    'A': [4, 1, 3, 5, 2],
    'B': [2, 3, 1, 5, 4]
}
df_sorting = pd.DataFrame(data_sorting)

# 数据排序
sorted_data = df_sorting.sort_values(by='A')  # 按 A 列升序排序
sorted_data_desc = df_sorting.sort_values(by='B', ascending=False)  # 按 B 列降序排序

df_sorting, sorted_data, sorted_data_desc

在这个示例中，我们首先按照列 A 的值进行升序排序，然后按照列 B 的值进行降序排序。

示例代码运行结果

原始 DataFrame (df_sorting):

   A  B
0  4  2
1  1  3
2  3  1
3  5  5
4  2  4

按 A 列升序排序 (sorted_data):

   A  B
1  1  3
4  2  4
2  3  1
0  4  2
3  5  5

按 B 列降序排序 (sorted_data_desc):

   A  B
3  5  5
4  2  4
1  1  3
0  4  2
2  3  1

这个案例展示了如何在 Pandas 中对数据进行排序。排序是数据准备和数据分析中的一个关键步骤。