<\/p>\n
Sie k\u00f6nnen die folgende Syntax verwenden, um einen Pandas-DataFrame nach Index und Spalte zu sortieren:<\/span><\/p>\n Die folgenden Beispiele zeigen, wie Sie diese Syntax in der Praxis anwenden k\u00f6nnen.<\/span><\/p>\n Der folgende Code zeigt, wie ein Pandas-DataFrame nach der Spalte mit dem Namen \u201e points\u201c<\/strong> und dann nach der Indexspalte<\/strong> sortiert wird:<\/span><\/p>\n Der resultierende DataFrame wird nach Punkten in absteigender Reihenfolge und dann nach Index in aufsteigender Reihenfolge sortiert (wenn es zwei Spieler gibt, die die gleiche Anzahl an Punkten erzielen).<\/span><\/p>\n Beachten Sie, dass jede Spalte die aufsteigende<\/strong> Reihenfolge als Standardsortiermethode verwendet, wenn wir das Argument aufsteigend nicht verwenden:<\/span><\/p>\n Wenn die Indexspalte derzeit unbenannt ist, k\u00f6nnen Sie sie umbenennen und dann entsprechend sortieren:<\/span><\/p>\n Pandas: So sortieren Sie Spalten nach Namen<\/a> Sie k\u00f6nnen die folgende Syntax verwenden, um einen Pandas-DataFrame nach Index und Spalte zu sortieren: df = df. sort_values (by = [‚ column_name ‚, ‚ index ‚], ascending = [ False , True ]) Die folgenden Beispiele zeigen, wie Sie diese Syntax in der Praxis anwenden k\u00f6nnen. Beispiele: Sortieren Sie den DataFrame nach Index und […]<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[11],"tags":[],"yoast_head":"\n df = df. sort_values<\/span> (by = [' column_name<\/span> ', ' index<\/span> '], ascending = [ False<\/span> , True<\/span> ])\n<\/strong><\/pre>\n Beispiele: Sortieren Sie den DataFrame nach Index und Spalte<\/strong><\/h3>\n
import<\/span> pandas as<\/span> pd\n\n#createDataFrame<\/span>\ndf = pd. DataFrame<\/span> ({' id<\/span> ': [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8],\n ' points<\/span> ': [25, 15, 15, 14, 20, 20, 25, 29],\n ' assists<\/span> ': [5, 7, 7, 9, 12, 9, 9, 4],\n ' rebounds<\/span> ': [11, 8, 10, 6, 6, 5, 9, 12]}). set_index<\/span> (' id<\/span> ')\n\n#view first few rows\n<\/span>df. head<\/span> ()\n\n\tpoints assists rebounds\nid\t\t\t\n1 25 5 11\n2 15 7 8\n3 15 7 10\n4 14 9 6\n5 20 12 6\n\n#sort by points and then by index<\/span>\ndf. sort_values<\/span> (by = [' points<\/span> ', ' id<\/span> '], ascending = [ False<\/span> , True<\/span> ])\n\n\tpoints assists rebounds\nid\t\t\t\n8 29 4 12\n1 25 5 11\n7 25 9 9\n5 20 12 6\n6 20 9 5\n2 15 7 8\n3 15 7 10\n4 14 9 6\n<\/strong><\/pre>\n #sort by points and then by index<\/span>\ndf. sort_values<\/span> (by = [' points<\/span> ', ' id<\/span> '])\n\n points assists rebounds\nid\t\t\t\n4 14 9 6\n2 15 7 8\n3 15 7 10\n5 20 12 6\n6 20 9 5\n1 25 5 11\n7 25 9 9\n8 29 4 12\n<\/strong><\/pre>\n #sort by points and then by index<\/span>\ndf. rename_axis<\/span> (' index<\/span> '). sort_values<\/span> (by = [' points<\/span> ', ' id<\/span> '])\n\n points assists rebounds\nid\t\t\t\n4 14 9 6\n2 15 7 8\n3 15 7 10\n5 20 12 6\n6 20 9 5\n1 25 5 11\n7 25 9 9\n8 29 4 12<\/strong><\/pre>\n Zus\u00e4tzliche Ressourcen<\/strong><\/h3>\n
Pandas: Sortieren Sie den DataFrame nach Datum<\/a>
Pandas: So entfernen Sie doppelte Zeilen<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"