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Python dask.dataframe.DataFrame.sort_values用法及代码示例


用法:

DataFrame.sort_values(by, npartitions=None, ascending=True, na_position='last', sort_function=None, sort_function_kwargs=None, **kwargs)

按单列对数据集进行排序。

对并行数据集进行排序需要昂贵的洗牌，通常不推荐。有关实现细节，请参阅set_index。

参数：

by: string：
npartitions: int, None, or ‘auto’：

输出分区的理想数量。如果没有，使用与输入相同的值。如果 ‘auto’ 则由内存使用决定。

ascending: bool, optional：

升序与降序排序。默认为真。

na_position: {‘last’, ‘first’}, optional：

如果 ‘first’ 则将 NaN 放在开头，如果 ‘last’ 将 NaN 放在末尾。默认为‘last’。

sort_function: function, optional：

对底层分区进行排序时使用的排序函数。如果为 None，则默认为 M.sort_values(分区库的 sort_values 实现)。

sort_function_kwargs: dict, optional：

要传递给分区排序函数的附加关键字参数。默认情况下，提供 by , ascending 和 na_position。

例子：

>>> df2 = df.sort_values('x')

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注：本文由纯净天空筛选整理自dask.org大神的英文原创作品 dask.dataframe.DataFrame.sort_values。非经特殊声明，原始代码版权归原作者所有，本译文未经允许或授权，请勿转载或复制。