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CFSDN坚持开源创造价值，我们致力于搭建一个资源共享平台，让每一个IT人在这里找到属于你的精彩世界.
这篇CFSDN的博客文章pandas按照列的值排序(某一列或者多列)由作者收集整理，如果你对这篇文章有兴趣，记得点赞哟.
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d
=
{
'A'
: [
3
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,
6
,
7
,
9
],
'B'
: [
2
,
5
,
8
,
0
,
0
]}
df
=
pd.DataFrame(data
=
d)
print
(
'排序前:\n'
, df)
'''
排序前:
A B
0 3 2
1 6 5
2 6 8
3 7 0
4 9 0
'''
res
=
df.sort_values(by
=
'A'
, ascending
=
False
)
print
(
'按照A列的值排序:\n'
, res)
'''
按照A列的值排序:
A B
4 9 0
3 7 0
1 6 5
2 6 8
0 3 2
'''
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d
=
{
'A'
: [
3
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6
,
6
,
7
,
9
],
'B'
: [
2
,
5
,
8
,
0
,
0
]}
df
=
pd.DataFrame(data
=
d)
print
(
'排序前:\n'
, df)
'''
排序前:
A B
0 3 2
1 6 5
2 6 8
3 7 0
4 9 0
'''
res
=
df.sort_values(by
=
[
'A'
,
'B'
], ascending
=
[
False
,
False
])
print
(
'按照A列B列的值排序:\n'
, res)
'''
按照A列B列的值排序:
A B
4 9 0
3 7 0
2 6 8
1 6 5
0 3 2
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到此这篇关于pandas按照列的值排序(某一列或者多列)的文章就介绍到这了,更多相关pandas 列值排序内容请搜索我以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持我！ 。
原文链接：https://blog.csdn.net/littlehaes/article/details/103902073 。
最后此篇关于pandas按照列的值排序(某一列或者多列)的文章就讲到这里了,如果你想了解更多关于pandas按照列的值排序(某一列或者多列)的内容请搜索CFSDN的文章或继续浏览相关文章，希望大家以后支持我的博客！ 。
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