将df的行索引降序+列索引升序排序,正确的方法是( )。
A: 先df.sort_index(axis = 0,ascending = False),然后df.sort_index(axis = 0,ascending = True) 。
B: df.sort_index(axis = 0,ascending = True).sort_index(axis = 1,ascending = False)。
C: df.sort_index(axis = 0,ascending = False).sort_index(axis = 1)。
D: 先df.sort_index(axis = 0,ascending = False),然后df.sort_index(axis = 0) 。
A: 先df.sort_index(axis = 0,ascending = False),然后df.sort_index(axis = 0,ascending = True) 。
B: df.sort_index(axis = 0,ascending = True).sort_index(axis = 1,ascending = False)。
C: df.sort_index(axis = 0,ascending = False).sort_index(axis = 1)。
D: 先df.sort_index(axis = 0,ascending = False),然后df.sort_index(axis = 0) 。
举一反三
- 补全如下代码,对生成的变量a在1轴上进行降序排列。 1.importpandasaspd 2.importnumpyasnp 3.a=pd.DataFrame(np.arange(20).reshape(4,5),index=['z','w','y','x']) 4.a.____________(axis=1,ascending=False)
- 补全如下代码,对生成的变量a在1轴上进行降序排列。import pandas as pd import numpy as np a = pd.DataFrame(np.arange(20).reshape(4,5), index = ['z', 'w', 'y', 'x']) a.____________(axis=1, ascending=False)
- 使用index命令创建降序索引时,应选择参数(). A: ADDITIVE B: UNIQUE C: ASCENDING D: DESCENDING
- 【处理分析】以下哪种操作可以实现对身高降序排序?( ) A: data.sort_values(by='身高',ascending=False) B: data.sort_values(by='身高',ascending=True) C: data.sort_values(by=身高,ascending=False) D: data.sort_values(by=['身高'],ascending=[True])
- 在表中建立索引,使用的命令为() A: SORT B: UPDATE C: INDEX D: JOIN