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小编给大家分享一下如何使用Python实现EXCEL表格的排序功能,相信大部分人都还不怎么了解,因此分享这篇文章给大家参考一下,希望大家阅读完这篇文章后大有收获,下面让我们一起去了解一下吧!
让客户满意是我们工作的目标,不断超越客户的期望值来自于我们对这个行业的热爱。我们立志把好的技术通过有效、简单的方式提供给客户,将通过不懈努力成为客户在信息化领域值得信任、有价值的长期合作伙伴,公司提供的服务项目有:国际域名空间、网页空间、营销软件、网站建设、江干网站维护、网站推广。EXCEL的数值排序功能还是挺强大的,升序、降序,尤其自定义排序,能够对多个字段进行排序工作。
那么,在Python大法中,有没有这样强大的排序功能呢?答案是有的,而且本人觉得Python的排序功能,一点不比EXCEL的差。
同样,我们依然用到的是强大的pandas这个三方库。我们先将numpy和pandas导入进来:
接着构造一个今天要用到的DataFrame,我们用字典的形式来构造。
都是随意构造的,内容别较真。我们先来个简单点的热热身,按照身高的降序来排列一下。
我们用到的是df.sort_values()这个函数。第一个参数为by,传入你要排序的列的标签名即可,后面的ascending参数指示排序方法为升序还是降序,True为升序,False为降序。由于存在相同的身高,pandas会自动的比较两个相同身高所对应的index,按照index的升序来排列。
假如我有这样一个需求:先按照身高降序排序,若存在相同的身高,则再按照武力来降序排序,可以做到吗?
当然可以,我们只需要在by参数里传入列标签组成的列表即可。
通过这个例子我们可以看到,by参数不但可以传入字符串,还可以传入字符串组成的列表,来实现对多个列进行排序。
接着,我的要求再高一点。身高我依然需要降序,但是武力我需要升序,可以吗?
我们直接上结果:
跟by参数类似,我们只需要在ascending参数中也传入布尔值组成的列表就可以了,意思就是告诉pandas,这两列我各自需要的排序方式,就跟后面ascending参数里指定的一样。因此,这两个参数的列表内的元素个数需要是一致的,否则就会报错了,因为没法一一对应。
以上是“如何使用Python实现EXCEL表格的排序功能”这篇文章的所有内容,感谢各位的阅读!相信大家都有了一定的了解,希望分享的内容对大家有所帮助,如果还想学习更多知识,欢迎关注创新互联成都网站设计公司行业资讯频道!
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