df_sorted=df.sort_values(by='Age',ascending=False) print(df_sorted) # 选择指定列 print(df[['Name','Age'
工作中经常遇到需要根据某一个变量进行自定义排序,例如要排序长度字段["0-12","12-30","30-60","60-120","120-180","180-240","240-300","300+"],而这种又不可能直接用sort_value()函数直接实现 解决方法 方法1(推荐) 使用pandas的CategoricalDtype,将无序的字段转化为自定义的顺序。 然后将DataFrame...
sort_values方法中有一个参数ascending(升序),默认为True 如果不显式指定该参数,通过by这个参数指定排序指标,就表示按该指标的升序进行排序。 由于返回结果就是一个DataFrame对象,所以两句代码可以按照如下方式合并。 importpandasaspdimportnumpyasnp#df = pd.read_csv("Salaries.csv")#df_sorted = df.sort_values(...
df.groupby('Embarked')['Sex'].value_counts().to_frame() 1. 数据集的排序 下面我们来谈一下数据的排序,主要用到的是sort_values()方法,例如我们根据“年龄”这一列来进行排序,排序的方式为降序排,代码如下 df.sort_values("Age", ascending = False).head(10) 1. output 对行索引重新排序 我们看到...
sort_values(ascending=True) 最后,将结果赋值给新的DataFrame变量: result = column_counts 现在,可以通过打印result来查看每列元素出现的次数: print(result) 请注意,value_counts方法只能用于数值型和分类型数据列。对于包含字符串的文本列,可以使用get_dummies方法进行独热编码,然后再使用value_counts方法进行统计。
输出结果: key value1 value20 B 2 51 D 4 6 2. join方法 用处:根据索引将两个DataFrame连接成一个DataFrame。 语法规范:DataFrame.join(other, on=None, how='left', lsuffix='', rsuffix='', sort=False) other:要连接的DataFrame或Series。 on:列或索引级别名称。 how:连接方式('left', 'right...
df=df.sort_values(by=['总分'],ascending=False) 表示按照“总分”从高到低排序。 df=df.sort_values(by=['总分','语文'],ascending=False) 表示按照“总分”从高到低排序,若“总分”相同,再按照“语文”成绩从高到低排序。 21.3 字段截取
Series以更直接的方式计算value_counts。Series使用IndexOpsMixin.value_counts其中使用pandas.core.algorithms.value_counts_internal 因此,要获得与Series相同的结果,请使用: >>> df.groupby('name', sort=False).size().sort_values(ascending=False).head(10) name Peet's Coffee & Tea 20 Starbucks Coffee 13...
1test.sort_index(ascending=False).head(5)#ascending默认为true sort_values 1test.sort_values(by=["姓名","职位"]).head(4) duplicated()/value_counts 1test.duplicated().value_counts()#判断该数据中是否有重复值 False 91 dtype: int64
Pandas DataFrame - sort_values() function: The sort_values() function is used to sort by the values along either axis.