降序排序Python,python升序和降序排序内置函数

　　Sql升序和降序

　　作者编辑dsb同学纯期待Pandas是一个非常方便的数据处理和数据分析的类库。也是每个Pythoner爱好者分析数据的必备工具。但不可否认的是，不是所有的程序员都能用Python，也不是所有的Python用户都能用熊猫。但好消息是，有了pandassql，您可以使用sql来操作DataFrame。导入相关库将numpy作为np导入panda作为PD从pandasql导入sqldf，load_meat，load_births基本pandasql的主要函数是sqldf，它接收两个参数：

　　同时使用升序和降序sql。

　　SQL查询语句；一组会话/环境变量(locals()或globals())。为了方便起见，我们可以定义一个函数来方便我们的调用。SQLDF=Lambdasql: SQLDF (SQL，globals())接下来，我们导入一些数据。肉=load_meat()肉.head()datebeevealporklamb _ and _ muttonbroilersother _ chicken turkey 01944-01-01751 .085。01280。089。0n nannan-02-01713 .077。01169。072。0n nannan-03-016 .06。0。078。08。070。0128。075。0NaNNaNNaNth .N6 .0。出生人数.head()date births 01975-01-05-02-05-03-05-04-05-05-0使用SQLite语法查询pandassql。您可以将它们用作查询。让我们看看如何限制数据量。在这里获取前两个数据。SQL=" Select from Birth Limit 2 * " pysqldf(SQL)出生日期01975-01-01 00: 00: 00。000000-02-01 00:00:00。00000除了从一开始就限制前N个数据，我们还可以设置偏移量。从这里的第二行得到前两个数据。

　　Mysql降序和升序

　　SQL=" Select * from the birth limit 2 offset 2 " pysqldf(SQL)出生日期01975-03-01 00: 00: 00。000000-04-01 00:00:00。000000限定字段，因为是SQL，我们当然可以限制查询时间。必填字段已用完。这里，我们只限制对指定出生字段的访问。SQL=" Choose Birth from Birth Limit 2 " Pysqldf(SQL)Births 045排序函数也很常见，pandassql完美支持。在这里，我们按照日期降序和出生升序排列。Sql="Select *从按日期排列的desc出生顺序中，出生asc限定为2 " pysqldf(SQL)datepoints查询符合要求的数据。这里筛选出土耳其非空，日期在1974年12月31日之后的数据。对于数据分析，聚合是必不可少的，pandassql也支持。在这里，我们按年份分组，然后将出生数、平均值、最大值和最小值相加。SQL=" " Select strftime (%y ，date)作为年份，sum(出生)，avg(出生)，max(出生)，min(出生)出生组中得strftime( % y ，date)限制为3" "Pysqldf (SQL) year(出生)673 .773。联想也是很常见的操作。这里，我们根据字段日期将两个数据帧(肉类和出生)关联起来。sql="" selectm .日期，b .出生率，百万.来自肉类矿工的牛肉加入Born Bon M. date=b .截止日期.日期限制5；"" " pysqldf(SQL)datebirthsbeef 01975-01-01 00:00:00 .000000。0-02-01 00:00:00。000000。0-03-01 00:00:00。000000。0-04-01 00:00:00。000000 。0-05-01 00:00:00。000000。0以上我列举了一些常用函数。除此之外，PandasSQL还支持更多基于SQLite语法的操作。你自己的研究。

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