Pandas中的数据排序（八）_pandas ascending

1、两种类型的数据排序

（1）Series的排序：
Series.sort_values(ascending=True, inplace=False)
参数说明：

• ascending：默认为True升序排序，为False降序排序
• inplace：是否修改原始Series

（2）DataFrame的排序：
DataFrame.sort_values(by, ascending=True, inplace=False)
参数说明：

• by：字符串或者List<字符串>，单列排序或者多列排序
• ascending：bool或者List，升序还是降序，如果是list对应by的多列
• inplace：是否修改原始DataFrame

2、两种类型的数据排序的演示

• 1、读取数据

import pandas as pd
fpath = "./datas/beijing_tianqi/beijing_tianqi_2018.csv"
df = pd.read_csv(fpath)

# 替换掉温度的后缀℃
df.loc[:, "bWendu"] = df["bWendu"].str.replace("℃", "").astype('int32')
df.loc[:, "yWendu"] = df["yWendu"].str.replace("℃", "").astype('int32')
1
2
3
4
5
6
7

• 2、Series的排序

df["aqi"].sort_values()
df["aqi"].sort_values(ascending=False)
df["tianqi"].sort_values()
1
2
3

• 3、DataFrame的排序
  (1)单列排序

  df.sort_values(by="aqi")
  df.sort_values(by="aqi", ascending=False)
1
2

(2)多列排序

# 按空气质量等级、最高温度排序，默认升序
df.sort_values(by=["aqiLevel", "bWendu"])
 # 两个字段都是降序
df.sort_values(by=["aqiLevel", "bWendu"], ascending=False)
# 分别指定升序和降序
df.sort_values(by=["aqiLevel", "bWendu"], ascending=[True, False])
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