DataFrame当中同样有类似的方法,我们一个一个来看。 首先是sum,我们可以使用sum来对DataFrame进行求和,如果不传任何参数,默认是对每一行进行求和。 除了sum之外,另一个常用的就是mean,可以针对一行或者是一列求平均。 由于DataFrame当中常常会有为NA的元素,所以我们可以通过skipna这个参数排除掉缺失值之后再计算平均值。
一、按列排序 DataFrame的sort_values()方法可以对指定的一列或多列进行排序。下面是一个例子: ```python import pandas as pd data = {'name': ['Tom', 'Nick', 'John', 'Amy'], 'age': [21, 25, 18, 20], 'score': [90, 85, 92, 88]} df = pd.DataFrame(data) df_sorted = df.sor...
1.查看DataFrame前xx行或后xx行 a=DataFrame(data); a.head(6)表示显示前6行数据,若head()中不带参数则会显示全部数据。 a.tail(6)表示显示后6行数据,若tail()中不带参数则也会显示全部数据。 2.查看DataFrame的index,columns以及values a.index ; a.columns ; a.values 即可 3.describe()函数对数据快...
1.DataFrame按内容进行排序 使用df.sort_values(by, ascending=True)进行排序,该函数有很多参数,最常用的就这俩,其余的参数博客结尾会讲到(至于为什么最后讲,我先卖个关子) by:指定单个键或者多个键进行排序 ascending=True默认为升序,False为降序 # 指定单个键 # 按照血量进行排序,使用`ascending`指定降序 example_...
import pandas as pd # 创建示例 DataFrame data = { 'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'], 'Age': [30, 25, 35], 'S
1、说明 DataFrame中的排序分为两种,一种是对索引排序,一种是对值进行排序。 索引排序:sort_index(); 值排序:sort_values(); 值排名:rank() 对于索引排序,涉及到对行索引、列索引的排序,并且还涉及到是升序还是降序。函数df.sort_index(axis=
一. 排序 排序主要是面向数值列的操作,分为以下两种 升序:数值从小到大排列 降序:数值从大到小排列 在DataFrame中,可根据某一列或几列对整个DataFrame中的数据进行排序 二. 排序操作 1. 升序 接收对象名 = df对象名.sort_values( by = '列名' ) ...
DataFrame 的排序操作 在DataFrame中,可以根据某一列或某几列,对整个DataFrame中的数据进行排序。(默认的排序方式是升序) 升序 比如说,在数据源Salaries.csv中的数据,按照薪资的升序进行排序,代码如下。 importpandasaspdimportnumpyasnpdf=pd.read_csv("Salaries.csv")df_sorted=df.sort_values(by='Net_Pay')print...
DataFrame.sort_values(by, ascending=True, inplace=Flase ) 参数说明: by: 字符串或者List<字符串>,单列排序或者多列排序 ascending:bool或者list,升序还是降序,如果是list对应by的多列 inplace:是否修改原始的DataFrame 单列排序: df.sort_values(by='col1', ascending=False) ...