本文为您介绍如何进行PyODPS的排序。
前提条件
请提前完成如下操作：
在DataWorks上完成业务流程创建，本例使用DataWorks简单模式。详情请参见创建业务流程。
操作步骤
创建表并导入数据。
下载鸢尾花数据集iris.data，重命名为iris.csv。
创建表pyodps_iris并上传数据集iris.csv。操作方法请参见建表并上传数据。
建表语句如下。
CREATE TABLE if not exists pyodps_iris ( sepallength DOUBLE comment '片长度(cm)', sepalwidth DOUBLE comment '片宽度(cm)', petallength DOUBLE comment '瓣长度(cm)', petalwidth DOUBLE comment '瓣宽度(cm)', name STRING comment '种类' );
- 登录DataWorks控制台。
在左侧导航栏上单击工作空间列表。
选择操作列中的。
在数据开发页面，右键单击已经创建的业务流程，选择。
在新建节点对话框，输入节点名称，并单击确认。
在PyODPS节点输入如下代码实现数据排序。
from odps.df import DataFrame iris = DataFrame(o.get_table('pyodps_iris')) #排序 print iris.sort('sepalwidth').head(5) #降序排列两种方式 #设置参数ascending=False;进行降序排列 print iris.sort('sepalwidth',ascending=False).head(5) #设置-实现降序排列 print iris.sort(-iris.sepalwidth).head(5) #多字段排序 print iris.sort(['sepalwidth','petallength']).head(5) #多字段排序时，如果是升序降序不同，ascending参数可以用于传入一个列表，长度必须等同于排序的字段，它们的值都是BOOLEAN类型 print iris.sort(['sepalwidth','petallength'],ascending=[True,False]).head(5) print iris.sort(['sepalwidth',-iris.petallength]).head(5)单击运行。
在运行日志中查看运行结果。
完整的运行结果如下。
Sql compiled: CREATE TABLE tmp_pyodps_d1b06785_dc18_4288_ad34_de860de1be08 LIFECYCLE 1 AS SELECT * FROM WB_BestPractice_dev.`pyodps_iris` t1 ORDER BY sepalwidth LIMIT 10000 Instance ID: 20191010061554817gwml0lim sepallength sepalwidth petallength petalwidth name 0 5.0 2.0 3.5 1.0 Iris-versicolor 1 6.0 2.2 5.0 1.5 Iris-virginica 2 6.2 2.2 4.5 1.5 Iris-versicolor 3 6.0 2.2 4.0 1.0 Iris-versicolor 4 5.5 2.3 4.0 1.3 Iris-versicolor Sql compiled: CREATE TABLE tmp_pyodps_3cb90bb2_fb95_43fb_ae84_f2b5a27d72dc LIFECYCLE 1 AS SELECT * FROM WB_BestPractice_dev.`pyodps_iris` t1 ORDER BY sepalwidth DESC LIMIT 10000 Instance ID: 20191010061601287gs086792 sepallength sepalwidth petallength petalwidth name 0 5.7 4.4 1.5 0.4 Iris-setosa 1 5.5 4.2 1.4 0.2 Iris-setosa 2 5.2 4.1 1.5 0.1 Iris-setosa 3 5.8 4.0 1.2 0.2 Iris-setosa 4 5.4 3.9 1.3 0.4 Iris-setosa Sql compiled: CREATE TABLE tmp_pyodps_97b080bb_e014_48e8_a310_4b45fcd6a2ed LIFECYCLE 1 AS SELECT * FROM WB_BestPractice_dev.`pyodps_iris` t1 ORDER BY sepalwidth DESC LIMIT 10000 Instance ID: 20191010061606927g6emz192 sepallength sepalwidth petallength petalwidth name 0 5.7 4.4 1.5 0.4 Iris-setosa 1 5.5 4.2 1.4 0.2 Iris-setosa 2 5.2 4.1 1.5 0.1 Iris-setosa 3 5.8 4.0 1.2 0.2 Iris-setosa 4 5.4 3.9 1.3 0.4 Iris-setosa Sql compiled: CREATE TABLE tmp_pyodps_6fe37b6e_6705_4052_b733_211eb9bd16ac LIFECYCLE 1 AS SELECT * FROM WB_BestPractice_dev.`pyodps_iris` t1 ORDER BY sepalwidth, petallength LIMIT 10000 Instance ID: 20191010061611714gn586792 sepallength sepalwidth petallength petalwidth name 0 5.0 2.0 3.5 1.0 Iris-versicolor 1 6.0 2.2 4.0 1.0 Iris-versicolor 2 6.2 2.2 4.5 1.5 Iris-versicolor 3 6.0 2.2 5.0 1.5 Iris-virginica 4 4.5 2.3 1.3 0.3 Iris-setosa Sql compiled: CREATE TABLE tmp_pyodps_a52c805c_94a1_4a75_a6af_4fc9ed06ae68 LIFECYCLE 1 AS SELECT * FROM WB_BestPractice_dev.`pyodps_iris` t1 ORDER BY sepalwidth, petallength DESC LIMIT 10000 Instance ID: 20191010061616553gw3m9592 sepallength sepalwidth petallength petalwidth name 0 5.0 2.0 3.5 1.0 Iris-versicolor 1 6.0 2.2 5.0 1.5 Iris-virginica 2 6.2 2.2 4.5 1.5 Iris-versicolor 3 6.0 2.2 4.0 1.0 Iris-versicolor 4 6.3 2.3 4.4 1.3 Iris-versicolor Sql compiled: CREATE TABLE tmp_pyodps_aac5538e_9b40_4078_b3c6_852b99c663c1 LIFECYCLE 1 AS SELECT * FROM WB_BestPractice_dev.`pyodps_iris` t1 ORDER BY sepalwidth, petallength DESC LIMIT 10000 Instance ID: 20191010061621329gvmkc292 sepallength sepalwidth petallength petalwidth name 0 5.0 2.0 3.5 1.0 Iris-versicolor 1 6.0 2.2 5.0 1.5 Iris-virginica 2 6.2 2.2 4.5 1.5 Iris-versicolor 3 6.0 2.2 4.0 1.0 Iris-versicolor 4 6.3 2.3 4.4 1.3 Iris-versicolor
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