pandas数据排序sort_values后面inplace=True与inplace=False的实例驱动理解

article/2025/9/23 22:03:08

 目 录

1 引子

2 inplace参数理论理解

3 inplace参数实例驱动理解

        3.1 inplace = True

        3.2 inplace = False


 1 引子

Series 的排序:
Series.sort_values(ascending=True, inplace=False)
参数说明:

  • ascending:默认为True升序排序,为False降序排序
  • inplace:是否修改原始Series

DataFrame 的排序:
DataFrame.sort_values(by, ascending=True, inplace=False)
参数说明:

  • by:字符串或者List<字符串>,单列排序或者多列排序
  • ascending:bool或者List,升序还是降序,如果是list对应by的多列
  • inplace:是否修改原始DataFrame

2 inplace参数理论理解

  • inplace = False 时,返回为修改过的数据,原数据不变。
  • inplace = True 时,返回值为 None,直接在原数据上进行操作。 

3 inplace参数实例驱动理解

有一后缀名为 .xlsx 的 Excel 文件,现要对其中收录的数学成绩表按 “score” 高低排序。

3.1 inplace = True

简单理解,就是当 inplace=True 时,直接在原数据上修改:
原本按照 序号 排列的 score_value 已变为按照 score 排列的新 score_value 了。

3.2 inplace = False

这样一对比就很明显了,当 inplace=False 时,原数据不变,想要查看新排序后的数据,需要赋值给一个心得变量然后输出:
原本按照 序号 排列的 score_value 在 inplace=False 操作后 score_value 不变;
变的是新创建的一个名为 New_score_value 的变量。 

个人认为这样的实例驱动理解起来还是很友好的!


http://chatgpt.dhexx.cn/article/AUg3TCri.shtml

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