大家好，今天來為大家解答sort排序使用python這個問題的一些問題點，包括python中的sort排序也一樣很多人還不知道，因此呢，今天就來為大家分析分析，現在讓我們一起來看看吧！如果解決了您的問題，還望您關注下本站哦，謝謝~
python選擇題選項全選并排序怎么寫代碼
可以使用Python的sort()函數來實現選擇題選項的全選并排序，代碼示例如下：
options=["A","B","C","D"]
options.sort()
print(options)#輸出結果為['A','B','C','D']
python查看類成員數據結構
您好，可以使用內置函數`dir()`查看類的成員，它會返回一個由字符串組成的列表，列出了類的所有成員（包括屬性、方法和特殊方法）。然后可以使用`getattr()`函數獲取指定成員的信息，包括數據結構。
以下是一個示例：
```python
classMyClass:
def__init__(self):
self.my_list=[1,2,3]
self.my_dict={'a':1,'b':2}
defmy_method(self):
pass
#查看類的成員
print(dir(MyClass))
#查看my_list的數據結構
print(type(getattr(MyClass,'my_list')))
```
輸出：
```
['__class__','__delattr__','__dict__','__dir__','__doc__','__eq__','__format__','__ge__','__getattribute__','__gt__','__hash__','__init__','__le__','__lt__','__module__','__ne__','__new__','__reduce__','__reduce_ex__','__repr__','__setattr__','__sizeof__','__str__','__subclasshook__','__weakref__','my_dict','my_list','my_method']
<class'member_descriptor'>
```
可以看到，`dir(MyClass)`列出了類的所有成員，其中包括`my_list`和`my_dict`兩個屬性。然后使用`getattr(MyClass,'my_list')`獲取`my_list`屬性的信息，返回了一個`member_descriptor`對象，表示這是一個成員描述符，而不是一個具體的數據結構。如果想獲取`my_list`屬性的實際值，可以通過`MyClass().my_list`來獲取。
如何入門Python數據分析庫Pandas
在這篇文章中，我將概述如何學習Pandas。首先要給那些不熟悉Pandas的人簡單介紹一下，Pandas是Python生態系統中最流行的數據分析庫。它能夠完成許多任務，包括：
*讀/寫不同格式的數據
*選擇數據的子集
*跨行/列計算
*尋找并填寫缺失的數據
*在數據的獨立組中應用操作
*重塑數據成不同格式
*合并多個數據集
*先進的時序功能
*通過matplotlib和seaborn進行可視化操作
盡管Pandas功能強大，但它并不為整個數據科學流程提供完整功能。Pandas通常是被用在數據采集和存儲以及數據建模和預測中間的工具，作用是數據挖掘和清理。
數據科學管道
對于典型的數據科學家而言，Pandas在數據管道傳輸過程中扮演著非常重要的角色。其中一個量化指標是通過社區討論頻率趨勢（StackOverflowtrendsapp）。
現在，Pandas在StackOverflow上的活動居Python數據科學庫之首，占整個站點新問題提交總數的1%。
StackOverflow的濫用
從上面的圖標中，我們發現很多人都在使用Pandas，但同時也對此很困惑。我在StackOverflow上回答了關于Pandas的約400個問題，親眼目睹了大家對這個庫理解得多糟。StackOverflow給程序員提供了極大的便捷，但同時也產生了一個巨大的缺點。因為程序員能瞬間找到問題的答案并獲得滿足感，導致人們不愿意仔細閱讀自己擁有的文獻和其他資源了。其實我建議程序員每年花幾個星期的時間不用StackOverflow解決問題。
手把手教你學Pandas
幾個星期前有人詢問我如何練習使用Pandas，因此我在r/datasciencesubreddit上發布了一個簡單的指南。下面的內容將詳細說明那篇文章表達的信息。
首先，你應該擺正目標。你的目標不是真的要「學習Pandas」。了解如何在庫中執行運算是很有用的，但這和你在實際數據分析中需要用到的Pandas知識并不一樣。你可以將你的學習分為兩類：
*獨立于數據分析，學習Pandas庫
*學習在實際數據分析中使用Pandas
打個比方，這兩者的區別類似于，前者是學習如何將小樹枝鋸成兩半，后者是在森林里砍一些樹。在我們詳細討論之前，讓我們先總結一下這兩種方法。
獨立于數據分析，學習Pandas庫：此方法主要包括閱讀、更關鍵的是探索Pandas官方文檔。（http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/）
學習在實際數據分析中使用Pandas：此方法涉及查找和收集真實世界的數據，并執行端到端的數據分析。Kaggle數據集是查找數據的好地方。不過我強烈建議你避免在流暢使用Pandas前使用Kaggle的機器學習組件。
交替學習
在你學習如何使用Pandas進行數據分析的過程中，你應該交替學習Pandas文檔的基礎以及在真實數據庫處理中的Pandas運用。這非常重要。否則，你很容易在掌握完成大部分任務所需的Pandas基礎知識之后對他們產生完全的依賴。但其實在更高級的運算存在時，這些基礎又顯得太笨重了。
從文檔開始
如果你此前從沒有接觸過Pandas但是有著Python的足夠的基礎知識，我建議你從Pandas官方文檔開始。文檔寫得非常詳細，現在共有2195頁。即使文檔的規模如此龐大，它還是沒有涵蓋每一個操作，當然也不涵蓋你在Pandas中能使用的函數/方法與參數的所有組合。
充分利用文檔
為了充分利用文檔，不要只閱讀它。我建議你閱讀其中的15個部分。對每個部分，新建一個Jupyternotebook。如果你對Jupyternotebook不太熟悉，請先閱讀來源于DataCamp的這篇文章：https://www.datacamp.com/community/tutorials/tutorial-jupyter-notebook
建立你的首個Jupyternotebook
請從「數據結構入門（IntrotoDataStructures）」這個章節開始。在你的Jupyternotebook旁邊打開這個頁面。當你閱讀文檔時，寫下（而不是復制）代碼，并且在筆記本中執行。在執行代碼的過程中，請探索這些操作，并嘗試探索使用它們的新方法。
然后選擇「索引和選擇數據（IndexingandSelectingData）」這個部分。新建一個Jupyternotebook，同樣編寫、執行代碼，然后探索你學到的不同操作。選擇數據是初學者最難理解的部分，我專門在.locvs.iloc上寫了一個長篇文章（https://stackoverflow.com/questions/28757389/loc-vs-iloc-vs-ix-vs-at-vs-iat/47098873#47098873），你可能想從中看到另一個解釋。
在學習這兩個部分之后，你應該能了解一個DataFrame和一個Series的組件，也能明白如何從數據中選擇不同的子集。現在可以閱讀「10minutestopandas」，以獲得更加其他有用操作的廣泛概述。和學習所有部分一樣，請新建一個notebook。
按下shift+tab+tab獲得幫助
我經常在使用Pandas時按下shift+tab+tab。當指針放在名稱中或是在有效Python代碼括號當中時，被指對象就會彈出一個小滾動框顯示其文檔。這個小框對我來說十分有用，因為記住所有的參數名稱和它們的輸入類型是不可能的。
按下shift+tab+tab，開啟stack方式的文檔
你也可以在「.」之后直接按下tab鍵，得到全部有效對象的下拉菜單
在DataFrame(df.)后按下tab，獲得200+有效對象列表
官方文檔的主要缺點
雖然官方文檔描述得非常詳盡，但它并不能很好地指導如何正確使用真實數據進行數據分析。所有數據都是人為設計或者隨機生成的。真正的數據分析會涉及好幾個、甚至幾十個Pandas操作串行。如果你只看文檔，你永遠不會接觸到這些。使用文檔學習Pandas呆板而機械，各個方法學起來相互獨立沒有聯系。
建立你的首次數據分析
在讀完上述三部分文檔之后，就可以首次接觸真實數據了。如前所述，我建議你從Kaggle數據集開始。你可以通過大眾投票熱度進行挑選，例如選擇TMDB5000Movie數據集。下載數據，然后在該數據集上新建一個Jupyternotebook。你可能目前并不能進行高級的數據處理，但你應該能聯系你在文檔的前三部分學到的知識。
檢視內核
每一個Kaggle數據集都有一個內核（kernel）部分。不要被「內核」這個名字迷惑了——它只是一個將Kaggle數據集放在Python或R語言處理的Jupyternotebook。這是很好的學習機會。在你做了一些基本的數據分析之后，打開一個比較流行的Pythonkernel，通讀其中的幾個，把你感興趣的幾個代碼片段插入到自己的代碼里。
如果對某些問題不能理解，你可以在評論區提問。其實你可以創建自己的kernel，不過現在，我覺得你還是在本地筆記本上工作比較好。
回歸官方文檔
當你完成了你的第一個kernel之后，你可以回歸文檔然后閱讀其他部分。下面是我建議的閱讀順序：
*處理丟失的數據
*分組：split-apply-combine模式
*重塑和數據交叉表
*數據合并和連接
*輸入輸出工具（Text，CSV，HDF5…）
*使用文本數據
*可視化
*時間序列/日期功能
*時間差
*分類數據
*計算工具
*多重索引/高級索引
上述順序與文檔主頁左側的順序明顯不同，其中涵蓋了我認為最重要的主題。文檔中的某些部分沒有在上面列出，你可以在之后自行閱讀他們。
在閱讀上述部分的文檔并完成大約10個Kagglekernel之后，你應該可以無障礙地弄懂Pandas的機制，同時可以順利地進行實際數據分析。
學習探索性數據分析
通過閱讀許多流行的Kagglekernel，你會在建立良好數據分析方面收獲豐富。對于更加正式和嚴格的方法，我建議你閱讀HowardSeltman在線書籍的第四章節，「ExploratoryDataAnalysis」。（http://www.stat.cmu.edu/~hseltman/309/Book/chapter4.pdf）
建立自己的Kernel
你應該考慮在Kaggle上創建自己的kernel。這是強制自己將程序寫得清晰的好方法。通常，那些你自己寫的代碼都亂糟糟的沒有順序，對他人（包括未來的自己）來說都毫無可讀性。但當你在網上發表Kernel的時候，我會建議你做得好一些，就像是期待你現在或未來老板讀取那樣。你可以在開頭寫一個執行總結或摘要，然后用注釋解釋每個代碼塊。我通常會寫一個探索性但混亂的程序，然后再寫一個完全獨立可讀的程序作為最終產品。這是我的一位學生在HRanalytics數據集上寫的kernel：https://www.kaggle.com/aselad/why-are-our-employees-leaving-prematurely
不要只是依賴Pandas，試著掌握它
一個把Pandas用的過得去的人和一個掌握Pandas的人有很大的區別。Pandas的常規用戶通常只能寫比較差的代碼，因為Pandas有多種功能和多種方式去實現同樣的結果。編寫簡單的程序也很容易得到你的結果，但其實效率非常低。
如果你是一個使用Python的數據科學家，你可能已經頻繁使用Pandas。所以你應該把掌握Pandas這件事擺在重要的位置上，它能夠為你創造很多價值。你可以在下面的鏈接中獲得許多有趣的技巧：
https://stackoverflow.com/questions/17095101/outputting-difference-in-two-pandas-dataframes-side-by-side-highlighting-the-d/47112033#47112033
使用StackOverflow檢驗你的知識
如果你不能回答StackOverflow的關于一個Python庫的大部分問題，你就不算真正了解它。這種論斷可能有點絕對，但是大體說來，StackOverflow為特定了解一個庫提供了很好的測試平臺。StackOverflow上有超過50000個帶有Pandas標簽的問題，所以你有一個無窮無盡的數據庫能建立你對Pandas的知識。
如果你從沒有在StackOverflow上回答過問題，我建議你看看那些已有答案的來問題，并且嘗試只通過文檔來回答他們。當你覺得你可以將高質量的回答整合起來的時候，我建議你回答一些沒有被解答的問題。在StackOverflow回答問題是鍛煉我的Pandas技能的最佳方式。
完成你自己的項目
Kagglekernel非常棒，但最終你需要處理一個獨一無二的任務。第一步是尋找數據。其中有許多數據資源，如：
data.gov，data.world，紐約公開數據，休斯頓公開數據，丹佛公開數據——大多數美國大城市都開放了數據門戶。
找到想要探索的數據集之后，繼續用相同的方式創建Jupyternotebook，當你有一個很好的最終成果時，可以將它發布到github上。
總結
總之，作為一個初學者，我們需要使用文檔學習Pandas運算的主要機制，使用真實的數據集，從Kagglekernel開始學習做數據分析，最后，在StackOverflow上檢驗你的知識。
如何將業績排名自動排序
通過編寫排序算法實現自動排序。因為排序算法可以根據特定的規則（如數值大小、字母序等）對數據進行排序，而計算機可以通過編寫程序來執行排序算法，實現自動排序的功能。通過語言工具如Python、Java等，可以使用內部現成的排序函數，例如Python中的sort()或者sorted()函數，或者編寫自己的排序算法來實現業績排名的自動排序。同時，這個問題涉及到的數據格式、排序規則等等也會影響到排序的具體實現方法。
為什么Python中列表的sort方法一定要返回None而不是排序后的列表
想要想通這個問題，我們要知道在python中，列表(list)是一個類，而list類中的sort方法是帶有self參數的，也就是說該方法是一個對象方法，只有list對象才能操作
那么list對象操作自身屬性進行排序也是可以理解，也就是list對象調用自身的sort方法對自己進行排序，最終的結果是改變自身。返回值是None，這是因為list對象中sort方法不設置返回值，而python中函數的默認返回值是None，即是你定義一個函數時，不寫return表達式，在調用該函數時，解釋器會自動寫上returnNone，因此返回值是None
試想一下，假如list對象中sort方法返回的是一個新的list對象，那么就是由類對象生成同類對象，而不是通過類名來生成對象了，我想這樣會增加python的復雜性，不利于使用。
而有意思的是，比list對象的sort方法排序更加通用化的是python的內置sorted函數，而它的通用化表現在它不僅可以對可變對象(list)排序，還可以對不可變對象(tuple,string)排序，它返回的是一個排序后的對象，不改變原來的對象，至于排序后的對象你想怎么類型轉換都可以
回答完畢！謝謝閱讀！
1到10000順序亂了，怎么重新排序
重新排序需要對1到10000的數字進行重新排列。數字的順序亂了，需要重新排序。重新排列1到10000的數字可以采用以下方法：1.使用計算機程序進行排序，通過算法對數字進行排序，將其重新排列。2.手動重新排列數字，可以使用工具進行幫助。先觀察數字的范圍和規律，然后使用記錄和移動數字的方法逐個進行排序，直到把所有的數字都排好為止。無論哪種方法，重新排序的目的是為了讓數字按順序排列，方便查找和使用。
關于sort排序使用python，python中的sort排序的介紹到此結束，希望對大家有所幫助。
