升序英文怎么说

升序 asc，降序 desc，在排序时，如果不写asc/desc的时候，默认为升序排列，若想按降序排列，必须写desc

asc：英文全称是ascend。ascend是一个英语单词，动词，作及物动词时意思是“上升；登高；追溯”，作不及物动词时意思是“攀登，上升。

asc短语介绍：

Ascend Communications通讯公司 ; 恒升通信公司。

OAOpportunity Ascend员工晋升。

Ascend D2华为D。

HUAWEI Ascend第一屏。

Ascend International领升国际。

asc升序在电脑端的使用方法：

格式：Asc字符串表达式。

功能：求字符串表达式的第一个字符的ASCII 编码。

说明：函数返回值类型为Integer。

示例：Print Asc("name")，结果为110。

Chr() 是把ASCII 码转换为 对应的字符。

sort_values(by,axis=0,ascending=True,inplace=False,kind='quicksort',na_position='last') 参数说明： by:  可以填入字符串或者字符串组成的列表。也就是说， 如果axis=0，那么by="列名"；如果axis=1，那么by="行名"。 axis:  {0 or ‘index’, 1 or ‘columns’}, default 0，意思就是如果 axis=0，就按照索引排序，即纵向排序；如果axis=1，则按列排序，即横向排序。默认是axis=0 。 ascending:  输入布尔型， True是升序 ， False是降序 ，也可以可以是[True,False]，即第一个字段升序，第二个字段降序 。 inplace : 输入布尔型，是否用排序后的数据框替换现有的数据框 kind:  排序的方法，{‘quicksort’, ‘mergesort’, ‘heapsort’}，默认是使用‘quicksort’。这个参数用的比较少，大家可以试一试。 na_position :  {‘first’, ‘last’}， 缺失值的排序 ，也就说决定将缺失值放在数据的最前面还是最后面 。first是排在前面，last是排在后面，默认是用last 。 例子： scores= pd.DataFrame([[87,56,85],[46,87,97],[34,65,86]],columns=['jack', 'rose', 'mike']) scores 1.对‘rose’这一列进行降序排序： df_sc=scores.sort_values(by='rose',ascending=False) df_sc 2.对第0行进行升序排序： scores.sort_values(by=0,axis=1,ascending=True) 3.第1行进行升序，第0行进行降序： scores.sort_values(by=[1,0],axis=1,ascending=[True,False] 4.观察数据 data.head： 查看数据的前五行。 data.tail： 查看数据的后五行。 data.shape ： 查看矩阵或数组的维数，或者是说数据表的结构（有几行几列）。 data.info ： 查看数据的基本信息，如：数据类型、缺失值数量等。 #brand目标：中文-中英-英文 2.1 包含中文，纯英文 for i in range(0,len(file1)):     result = re.compile(u'[\u4e00-\u9fa5]')     contents = file1['brand'][i]     match = result.search(contents)     if match:         file1.loc[i,['index1']]=0    #0为包含中文     else:         file1.loc[i,['index1']]=1    #1为纯英文 2.1 包含英文，纯中文 for i in range(0,len(file1)):     file1.loc[i,['index2']]=len(re.findall('[a-zA-Z]+', file1['brand'][i]) )  #0为纯中文，1为包含英文