pandas——分组聚合和透视图
数据排序 函数:sort_values(‘索引’,ascending=,na_position=’ ',inplace=) 这个函数不会改变索引 ascending:表示按照索引升序排列,False,True na_position:缺失值的索引数据放置的位置,first,last inplce:是否改变原数据表的值True,False import pandas as pd import numpy as np df = pd . read_csv ( 'my_csv.csv' , header = 0 , encoding = 'gbk' , dtype = { '年龄' : str } ) print ( df ) print ( df . sort_values ( "年龄" , ascending = True , na_position = 'last' ) ) ''' 姓名 年龄 性别 地址 0 王贵 NaN 男 美国 1 狗子 35 男 加拿大 2 黑蛋 23 女 日本 3 小五 05 男 韩国 4 李四 06 男 朝鲜 5 小红 04 女 芬兰 姓名 年龄 性别 地址 3 小五 05 男 韩国 2 黑蛋 23 女 日本 1 狗子 35 男 加拿大 0 王贵 NaN 男 美国 ''' 索引重置 df.reset_index(drop=True, inplace