怎么在python中實現(xiàn)按列排序DataFrame？針對這個問題，這篇文章詳細介紹了相對應的分析和解答，希望可以幫助更多想解決這個問題的小伙伴找到更簡單易行的方法。

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python是什么意思

Python是一種跨平臺的、具有解釋性、編譯性、互動性和面向對象的腳本語言，其最初的設計是用于編寫自動化腳本，隨著版本的不斷更新和新功能的添加，常用于用于開發(fā)獨立的項目和大型項目。

方法一：使用sort方法（只適用python2）

frame = DataFrame({'a': [1, 3, 1, 5], 'b': [2, 1, 4, 6]})
# sort方法 但只適用python2
frame.sort(columns=['a', 'b'], ascending=[True, True])
frame.sort(columns=['a', 'b'], ascending=[True, False])

方法二：使用sort_index方法

import pandas as pd
import numpy as np

# 行列排序
unsorted_df = pd.DataFrame(np.random.randn(10, 2),
                           index=[1, 4, 6, 2, 3, 5, 9, 8, 0, 7], columns=['col2', 'col1'])
print(unsorted_df)

print("------排序后 默認列 排序\n", unsorted_df.sort_index(axis=1))

方法三：使用sort_values方法

# inplace: 原地修改
# ascending：升序
df.sort_values(by="column_name" , inplace=True, ascending=True) 

# 按多列排序
df.sort_values(["column_name1", "column_name2"] , inplace=True, ascending=True)

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網(wǎng)頁標題：怎么在python中實現(xiàn)按列排序DataFrame
新聞來源：http://vcdvsql.cn/article28/pdeocp.html

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