Python：pandas库sort_values()方法的使用-Toy模板网

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了Python：pandas库sort_values()方法的使用。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方，请大家不吝赐教，您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

1、起因

今天做到北京玛达科技有限公司2021数据处理工程师笔试题，有一题是这样：

pandas sort_values,笔记,Python,pandas,python,数据分析
按照文件中单词出现频次由高往低依次排序，这个对我来说很好实现，用上 pandas 的 sort_values 方法就手到擒来。但是他后面又加上了一个条件，如果频次相同的情况下，按照单词的 MD5 值排序。这可把我迷住了：

先用sort_values方法，频次由高往低依次排，再把频次相同单独拿出来再用 MD5 排？（因为sort_values排序后，同一频次的单词顺序会改变）
还是先 MD5 排，再在不改变同一频次的单词顺序情况下，频次由高往低依次排？

最后去看了有关于 sort_values 的文档，成功解决先把单词出现频次由高往低依次排序，再把频次相同的情况下的单词按照 MD5 值排序这个问题，下面我带大家回顾一下 Python pandas sort_values() 方法的使用

2、sort_values() 函数说明

pandas 库的 sort_values() 函数可以对 Dataframe 的数据集按照某个字段中的数据进行排序。该函数可以指定列数据或行数据进行排序，可以是单个，也可以是多个（以前经常用来处理单列/行数据，忘记了 sort_values() 也可以处理多列/行数据）。 series 也有一个 sort_values() 函数，但在参数上稍有区别。

官方文档：pandas.Series.sort_values 和 pandas.DataFrame.sort_values

3、sort_values() 具体参数

格式如下：

DataFrame.sort_values(by=‘进行排序的列名或索引值’, axis=0, ascending=True, inplace=False, kind=‘quicksort’, na_position=‘last’, ignore_index=False, key=None)

参数	说明
by	指定要进行排序的列名或索引值
axis	若 axis=0 或 ‘index’，则按照指定列的数据大小排序；若 axis=1 或 ‘columns’，则按照指定索引中数据大小排序。默认axis=0
ascending	若 ascending=True，则按照升序排序；若 ascending=False，则按降序排序，默认为True，即升序排序。如果这是一个 bool 列表，则必须匹配 by 的长度
inplace	排序后的数据是否替换原来的数据，默认为False，即不替换
ignore_index	是否重置索引，默认为不重置

4、sort_values() 使用

4.1 单列/行排序

import pandas as pd
df = pd.read_csv('test.csv')
# 根据hello列降序排序
data = df.sort_values(by="hello", ascending=False, ,axis=0)
# axis=0表示按列，同理axis=1表示按行

4.2 多列/行排序

import pandas as pd
df = pd.read_csv('test.csv')
# 根据第一列降序排序，当第一列相同时，根据第三列进行升序排序。并且重置索引，替换原数据
data = df.sort_values(by = ['col1','col3'],ascending=[False,True],ignore_index=True,inplace=True)

5、应用

所以一开始那道题我这样写的：文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-564360.html

# -*- coding: utf-8 -*-
# ---
# @Software: PyCharm
# @File: main.py
# @Author: WangYunchang
# @E-mail: wangyunchang@dxy.cn
# @Site: 
# @Time: 9月 20, 2022
# ---
import csv
import pandas as pd
import hashlib

counts = {}
# 读取文件
txt = open("word2count.txt").read()
# 将大写字母转化为小写
txt = txt.lower()
# 把文章中不是英文字母的全部代替为空格
for ch in '0123456789.,()%-':
    txt = txt.replace(ch, " ")
# 分割成列表
words = txt.split()
# 统计单词
for word in words:
    counts[word] = counts.get(word, 0) + 1
items = list(counts.items())
# 将所得单词及数目写入csv文件中
csvFile = open('word_result.csv', 'w', newline='')
# 写入表头，A是单词，B是出现次数
csv.writer(csvFile).writerow(["A", "MD5", "B"])
# 统计结果写入csv
writer = csv.writer(csvFile)
for key in counts:
    # MD5值
    ss = hashlib.md5(key.encode('utf-8')).hexdigest()
    writer.writerow([key, ss, counts[key]])
csvFile.close()
df = pd.read_csv('word_result.csv')
# 根据B降序排序，当B相同时，根据MD5进行降序排序
data = df.sort_values(by=["B", "MD5"], ascending=[False, False])
# 删除MD5
data = data.drop(columns="MD5")
# 把新的数据写入文件
data.to_csv('word_result.csv', mode='w', index=False)