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python升序排序函数 python按升序排列

IT技术升序

sorted函数pythonsorted函数python介绍如下
sorted() 作为 Python 内置函数之一python升序排序函数，其功能是对序列（列表、元组、字典、集合、还包括字符串）进行排序 。
sorted() 函数python升序排序函数的基本语法格式如下
list = sorted(iterable, key=None, reverse=False)
其中python升序排序函数 ， iterable 表示指定的序列，key 参数可以自定义排序规则；reverse 参数指定以升序（False，默认）还是降序（True）进行排序 。sorted() 函数会返回一个排好序的列表 。
注意，key 参数和 reverse 参数是可选参数，即可以使用，也可以忽略 。
演示sorted()函数的基本代码用法python升序排序函数：
#对列表进行排序
a = [5,3,4,2,1]
print(sorted(a))
#对元组进行排序
a = (5,4,3,1,2)
print(sorted(a))
#字典默认按照key进行排序
a = {4:1,\
5:2,\
3:3,\
2:6,\
1:8}
print(sorted(a.items()))
#对集合进行排序
a = {1,5,3,2,4}
print(sorted(a))
#对字符串进行排序
a = "51423"
print(sorted(a))
python怎么升序和降序排序python怎么升序和降序排序
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1、首先打开cmd命令提示符，输入指令“ipython”打开python的命令行工具：
2、在命令行中先定义一个变量number数组，里面写入几个数，并用sorted函数对number排序并将排序的结果赋值给变量a，sorted函数第一个参数是要排序的参数 ， 第二个是固定参数reverse表示倒序，True为开启：
3、最后打印输出a标量 ， 就是降序输出了：
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如何给python重新合并的数据升序排列rec1 = [2,3,4,5]
rec2 = [17, 16,15,14]
rec3 = rec1rec2
rec3.sort()#用排序函数 ， 默认是升序排列
print(rec3)
Python3 sort()函数与sorted()函数排序Python使用过程随记~
sort()函数与sorted()函数python升序排序函数的区别：
sort是list的方法 ， 而sorted可以对所有可迭代对象进行排序（字典，元组等）python升序排序函数；
sort方法返回的是对已经存在的列表进行操作，会改变原有列表的值python升序排序函数；而sorted是新建一个新的list，不改变原有的值 。
一.list sort()方法
语法：
key：主要是用来比较的参数，指定对象中的一个对象用来进行排序 。
reserve：默认值为reserve=False升序，reserve=True降序 。
无返回值，通常如下:
指定列表中的元素排序来输出：
二.sorted
语法:
iterable：可迭代对象
key：主要是用来比较的参数，指定对象中的一个对象用来进行排序 。
reserve：默认值为reserve=False升序，reserve=True降序 。
利用key进行倒序排序：
或者通过reserve参数 ， 与sort()函数一致 。
若列表内元素为字典/元组，还可以通过key指定来排序：
python 中sort—values函数一、sort_values()函数用途
pandas中的sort_values()函数原理类似于SQL中的order by，可以将数据集依照某个字段中的数据进行排序，该函数即可根据指定列数据也可根据指定行的数据排序 。
二、sort_values()函数的具体参数
用法：
1DataFrame.sort_values(by=‘##',axis=0,ascending=True, inplace=False, na_position=‘last')
参数说明
by指定列名(axis=0或'index')或索引值(axis=1或'columns')
axis若axis=0或'index'，则按照指定列中数据大小排序；若axis=1或'columns'，则按照指定索引中数据大小排序，默认axis=0
【python升序排序函数 python按升序排列】 ascending是否按指定列的数组升序排列，默认为True ， 即升序排列
inplace是否用排序后的数据集替换原来的数据，默认为False，即不替换
na_position{‘first',‘last'} ， 设定缺失值的显示位置
三、sort_values用法举例
创建数据框
#利用字典dict创建数据框
import numpy as np
import pandas as pd
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