pyspark.pandas.DataFrame.sort_values¶
-
DataFrame。sort_values( 通過:聯盟(任何元組(,…),列表(聯盟[任何元組[,…]]]],提升:聯盟(bool,列表(bool]]=真正的,原地:bool=假,na_position:str=“最後一次”,ignore_index:bool=假 )→可選(pyspark.pandas.frame.DataFrame] ¶ -
通過值沿軸。
- 參數
-
- 通過 str和str的列表
- 提升 bool或布爾值的列表,默認正確
-
升序和降序排序。指定多個排序訂單列表。如果這是一個布爾值列表,必須匹配的長度。
- 原地 bool,默認的錯誤
-
如果這是真的,就地執行操作
- na_position {“第一”,“去年”},違約的最後的
-
第一個在一開始,將nan去年最後將nan
- ignore_index bool,默認的錯誤
-
如果情況屬實,由此產生的軸將被標記為0,1,…,n - 1。
- 返回
-
- sorted_obj DataFrame
例子
> > >df=ps。DataFrame({…“col1”:(“一個”,“B”,沒有一個,' D ',“C”),…“col2”:(2,9,8,7,4),…“col3”:(0,9,4,2,3),…},…列=(“col1”,“col2”,“col3”),…指數=(“一個”,“b”,“c”,' d ',“e”])> > >dfcol1 col2 col3一個2 0b b 9 9c沒有8 4d d 7 2e C 4 3
按col1排序
> > >df。sort_values(通過=(“col1”])col1 col2 col3一個2 0b b 9 9e C 4 3d d 7 2c沒有8 4
忽略指數產生的軸
> > >df。sort_values(通過=(“col1”),ignore_index=真正的)col1 col2 col30 2 01 B 9 92 C 4 33 D 7 24沒有8 4
降序
> > >df。sort_values(通過=“col1”,提升=假)col1 col2 col3d d 7 2e C 4 3b b 9 9一個2 0c沒有8 4
按多個列排序
> > >df=ps。DataFrame({…“col1”:(“一個”,“一個”,“B”,沒有一個,' D ',“C”),…“col2”:(2,1,9,8,7,4),…“col3”:(0,1,9,4,2,3),…},…列=(“col1”,“col2”,“col3”])> > >df。sort_values(通過=(“col1”,“col2”])col1 col2 col31 1 10 2 02 B 9 95 C 4 34 D 7 23沒有8 4