如何在 Python 中按单列对 CSV 进行排序？

  • Z时代
  • 2024-01-10
  • 分类：综合

要按单列对 CSV 进行排序，请使用sort_values()方法。设置要在sort_values()方法中排序的列。

首先，让我们使用 DataFrame 读取我们的 CSV 文件“SalesRecords.csv” -

dataFrame = pd.read_csv("C:\\Users\\amit_\\Desktop\\SalesRecords.csv")

根据单列“汽车”排序 -

dataFrame.sort_values("Car", axis=0, ascending=True,inplace=True, na_position='first')

接下来，根据单列“Reg_Price”进行排序 -

dataFrame.sort_values("Reg_Price", axis=0, ascending=True,inplace=True, na_position='first')

示例

以下是代码

import pandas as pd
# DataFrame to read our input CS file
dataFrame = pd.read_csv("C:\\Users\\amit_\\Desktop\\SalesRecords.csv")
print("\nInput CSV file = \n", dataFrame)
# sorting according to Car column
dataFrame.sort_values("Car", axis=0, ascending=True,inplace=True, na_position='first')
print("\nSorted CSV file (according to Car Names) = \n", dataFrame)
# sorting according to Reg_Price column
dataFrame.sort_values("Reg_Price", axis=0, ascending=True,inplace=True, na_position='first')
print("\nSorted CSV file (according to Registration Price) = \n", dataFrame)
输出结果

这将产生以下输出

Input CSV file =
           Car   Date_of_Purchase   Reg_Price
0          BMW         10/10/2020        1000
1         Audi         10/12/2020         750
2        Lexus         10/17/2020        1250
3       Jaguar         10/16/2020        1500
4      Mustang         10/19/2020        1100
5  Lamborghini         10/22/2020        1000
Sorted CSV file (according to Car Names) =
           Car   Date_of_Purchase   Reg_Price
1         Audi         10/12/2020         750
0          BMW         10/10/2020        1000
3       Jaguar         10/16/2020        1500
5  Lamborghini         10/22/2020        1000
2        Lexus         10/17/2020        1250
4      Mustang         10/19/2020        1100
Sorted CSV file (according to Registration Price) =
           Car   Date_of_Purchase   Reg_Price
1         Audi         10/12/2020         750
0          BMW         10/10/2020        1000
5  Lamborghini         10/22/2020        1000
4      Mustang         10/19/2020        1100
2        Lexus         10/17/2020        1250
3       Jaguar         10/16/2020        1500

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