df=pd.DataFrame(np.arange(20).reshape((5,4)),columns=['a','b','c','d'])#得到df:a b c d00123145672891011312131415416171819# 对其重排顺序,得到索引顺序倒序的数据df2=df.sort_values('a',ascending=False)# 得到df2:a b c d4161718193
该示例为pandas.DataFrame,但pandas.Series也具有reset_index()。两个参数的用法相同。 使用reset_index()将索引重新分配给序列号 使用sort_values()对行进行排序以进行说明。有关排序的详细信息,请参见以下文章。 17_pandas.DataFrame,Series排序(sort_values,sort_index) df.sort_values('state', inplace=True) ...
#第1步:按销售时间升序排序 kpi1_Df=kpi1_Df.sort_values(by='销售时间', ascending=True) #重命名行名(index) kpi1_Df=kpi1_Df.reset_index(drop=True) 获取时间最小和最大值 #第2步:获取时间范围 #最小时间值 startTime=kpi1_Df.loc[0,'销售时间'] #最大时间值 endTime=kpi1_Df.loc[totalI...
sort_values函数是对列进行排序,by=[‘a’,'b]中是根据a排序再根据b排序。ascending=Ture是从小到大,=False是从大到小。 import pandas as pd products = pd.read_excel('E:/pandas/output.xlsx',index_col='ID') products.sort_values(by=['Worthy','price'],inplace=Ture,ascending=[True,False]) ...
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 3 4 2 1 12 5 6 7 8 3 2 13 1 1 1 1 4 3 14 2 3 2 3 5 4 15 7 8 9 10 >>> df2=df1.reset_index() >>> del df2['index'] >>> df2 #删除掉原来的索引...
一个是sort_index，顾名思义根据Series中的索引对这些值进行排序。另一个是sort_values，根据Series中...
df2 = df.sort_values('a', ascending=False) #得到df2: a b c d 4 16 17 18 19 3 12 13 14 15 2 8 9 10 11 1 4 5 6 7 0 01 2 3 下面对df2重置索引,使其索引从0开始 法一: 简单粗暴: df2.index =range(len(df2)) #输出df2:a b c d ...
df.reset_index() #修改、删除，原有索引 df.columns #查看df的列名 df.index #查看索引 df.sort_values() #排序 pd.merge(df1,df2) #合并 pd.concat([df1,df2]) #合并，与merge的区别，自查 pd.pivot_table( df ) #用df做数据透视表（类似于Excel的数透）上面是大致的介绍，dataframe中的常用方法，...
DataFrame.pivot([index, columns, values]) Reshape data (produce a “pivot” table) based on column values. DataFrame.reorder_levels(order[, axis]) Rearrange index levels using input order. DataFrame.sort_values(by[, axis, ascending, …]) ...
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'