先将data按其索引的逆序排序重新进行排列,逆序排列后的索引顺序为:C2->B1->A2->A1,并抛弃原有的索引(因为设置了ignore_index参数)即可得到上述结果。 1.2 sort_values用法 同样,sort_values可以将DataFrame按指定值的大小顺序重新排列,其用法如下: data_2=data.sort_values(by='col_2',asce
df.sort_values("Age", ascending = False, ignore_index = True).head(10) 1. output 下面我们简单来介绍一下sort_values()方法当中的参数 DataFrame.sort_values(by, axis=0, ascending=True, inplace=False, kind='quicksort', na_position='last', # last,first;默认是last ignore_index=False, key...
第二列是 values， values 就是我们传入的列表，而 index 则是对应的序号。当我们只使用列表来创建 Se...
df1.sort_values(by=2,axis=1) 按row2排序数据框 Pandas.DataFrame.sort_index DataFrame.sort_index(axis=0, level=None, ascending=True, inplace=False, kind='quicksort', na_position='last', sort_remaining=True, ignore_index=False, key=None) 按标签(沿轴)对对象排序。 如果inplace参数为False,...
1.10 DataFrame.sort_values/Series.sort_values DataFrame.sort_values(by, axis=0, ascending=True, inplace=False, kind='quicksort', na_position='last', ignore_index=False, key=None) 按任一轴上的值排序 返回值:DataFrame or None。具有排序值的 DataFrame,如果 inplace=True,则为 None。
Index: [] 可以看出,第一个print()语句输出的结果中满足条件“语文或英语为99分”的有两条记录,替换语句执行以后,df中再没有满足条件“语文或英语为99分”的记录了。 21.6记录合并 函数concat()的格式如下: concat([dataFrame1,dataFrame2,...],ignore_index=True) 其中,...
其中的ignore_index参数代表是否重新建立索引。 如果df比较多,可以采用如下方法建立a_list a_list =[]foriinrange(len(df)): a_list.append(df[i]) 二:排序 df.sort_values(by=["B","A"] , ascending=(False,False)) df.sort_values(by=["A","B"] , ascending=(False,False)) ...
sort_values(by='E') #按E列排序 E 调换B C D 5 9 9 9 9 9 0 11 1 3 3 4 1 12 5 6 7 8 2 13 1 1 1 1 3 14 2 3 2 3 4 15 7 8 9 10 >>> df1=df.sort_values(by='E') >>> df1.reset_index() #重置索引 index E 调换B C D 0 5 9 9 9 9 9 1 0 11 1 3...
df_piv1 = pd.pivot_table(df,index=df.index,columns='站点',values='流量',fill_value=0)df_piv1.plot(subplots=True)5 绘制某一站点某一个属性系列的箱型图，箱型图主要目的是为了帮助我们发现误差数据的，若有剔除。df.groupby('站点').boxplot(column=['水位'])总结：对于我们存入Excel里面的数据...
print(df.head(2)) # 查看 DataFrame 的基本信息 print(df.info()) # 获取描述统计信息 print(df.describe()) # 按年龄排序 df_sorted=df.sort_values(by='Age',ascending=False) print(df_sorted) # 选择指定列 print(df[['Name','Age'