df2 = pd.DataFrame(data, columns = ['name', 'year', 'sex', 'city','address']) print(df2) 1. 2. DataFrame构造函数的columns函数给出列的名字,index给出label标签。 DataFrame创建时指定列名: df3 = pd.DataFrame(data, columns = ['name'
— 1.3 排序 — orderBy和sort:按指定字段排序,默认为升序 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 train.orderBy(train.Purchase.desc()).show(5)Output:+---+---+---+---+---+---+---+---+---+---+---+---+|User_ID|Product_ID|Gender|Age|Occupation|City_Category|Stay_...
DataFrame(data_list,columns=['C','B','D']) #为方便查看排序后的行的变化,在此修改行名 df.index = ['X','Z','Y','V'] print(df) # 1.按照索引名排序。注意sort_index()方法的axis参数默认为0。 # 首先按照索引index排序 df_sort_axis0 = df.sort_index() print('data after sort_...
多列排序 data.sort_values(by=['group','data'],ascending= [False,True],inplace=True),即在by、ascending处传入list,会先按'group'列再按'data'列排序。 5. groupby聚合 和数据透视表pivot_table(相当于多维的groupby操作) df.pivot_table(index= 'Sex',columns='Pclass',values='Fare',aggfunc= 'su...
data:输入的数据,可以是 ndarray,series,list,dict,标量以及一个 DataFrame。 index:行标签,如果没有传递 index 值,则默认行标签是 np.arange(n),n 代表 data 的元素个数。 columns:列标签,如果没有传递 columns 值,则默认列标签是 np.arange(n)。 dtype:dtype表示每一列的数据类型。 copy:默认为 False,表...
df.columns =df.columns.astype(int) df.sort_index(axis=1,inplace=True) 先将列名从字符串转为int型,然后再对列名排序。 2、(网上看到的): 对于这样的数据:['Q1.3','Q6.1','Q1.2','Q1.1',...] 要变为这样的:['Q1.1','Q1.2','Q1.3',...'Q6.1',...] df.reindex_axis...
排序数据 df.sort_values(by='ColumnName', ascending=False) 使用方式: 根据指定列的值进行升序或降序排序。 示例: 按工资降序排序。...独热编码 pd.get_dummies(df, columns=['CategoricalColumn']) 使用方式: 将分类变量转换为独热编码。 示例: 对“Status”列进行独热编码。...在机器学习和深度学习中经...
Sort(String, String[]) 傳回依指定資料行排序的新DataFrame,全部以遞增順序排序。 Sort(Column[]) 傳回依指定運算式排序的新DataFrame。 Sort(String, String[]) 傳回依指定資料行排序的新DataFrame,全部以遞增順序排序。 C# publicMicrosoft.Spark.Sql.DataFrameSort(stringcolumn,paramsstring[] columns); ...
其中by 参数用来指定要按顺序排序的列名或标签,可以接收指定单列的str类型或指定多列的str类型组成的list类型。 df = pd.DataFrame([[2,4,1,5], [3,1,4,5], [5,1,4,3], [5,1,6,2]], columns=['b','a','d','c'])print(df) ...
columns=list('abcde'))#这种用法很别致啊直接print(df3)print(df4) 运行结果 a b c d Qingdao 01 2 3Jinan4 5 6 7Yantai8 9 10 11a b c d e Qingdao 01 2 3 4Jinan5 6 7 8 9Yantai10 11 12 13 14Linyi15 16 17 18 19 加法运算 ...