参考:https://www.gairuo.com/p/pandas-multiIndex-operation 列名指定每个层级的名称,比如下面这个多级索引的df应该这样排序 df_[['commodity_type','audtit_month','cnt']].set_index(['commodity_type','audtit_month']).unstack().sort_values(by=('cnt', '2020-07')) 其实我们查看列名也可以: df_...
neighborhoods[("Services","Schools")].unique() 2. 排序 按多级index按顺序排:neighborhoods.sort_index() 自定义升降序: neighborhoods.sort_index(ascending=[True,False,True]).head() 自定义参与排序: # The two lines below are equivalentneighborhoods.sort_index(level=[1,2]).head()neighborhoods.sort...
pandaspddata={'name':['Tim','Eric','Charlie'],'age':[25,30,35],'salary':[5000,6000,7000]}df=pd.DataFrame(data)# 对DataFrame按照列名排序df_sorted=df.sort_values('salary')# 打印排序后的DataFrameprint(df_sorted.head()) 上述代码中,我们首先创建了一个DataFrame对象,包含三列数据:name、age...
结果是一个多级列的DataFrame,其中第一级是列名,第二级是统计量名称。 3.3 使用transform方法 transform方法允许我们将聚合结果广播回原始DataFrame的形状: importpandasaspd# 创建一个示例DataFramedf=pd.DataFrame({'category':['A','B','A','B','A','B'],'value':[1,2,3,4,5,6],'website':['pand...
df.sort_index(axis=1,ascending=False)# 按列名索引降序z y x排列 df.sort_values(by='y')# 按y列的数值排序 df.sort_values(by=['y','z'])# 先参照y列,再z列排序 1. 2. 3. 4. 5. 6. 排名 排名rank()和排序类似,但会自动生成一个排名号。
Pandas DataFrame 的列排序可以分为两种类型: 按列名排序:根据列名的字母顺序或自定义顺序对列进行排序。 按值排序:根据某一列的值对整个 DataFrame 进行排序。 应用场景 按列名排序常用于数据整理和预处理阶段,以便更好地组织和查看数据。 示例代码 以下是一个示例代码,展示如何根据列名对 Pandas DataFrame 进行列...
排序是对MultiIndex DataFrame中的数据进行排序操作,可以按照指定的列或者多个列进行升序或降序排序。排序可以帮助我们更好地理解和分析数据,以及进行后续的数据处理和可视化操作。 在Pandas中,可以使用sort_values()方法对MultiIndex DataFrame进行排序。该方法可以接受一个或多个列名作为参数,并指定升序或降序排序。下面是一...
传入两个以上的列名时,必须以list的形式传入(tuple不行)。注意原来的索引'ID'已经被丢弃了--这是因为set_index的 drop 参数默认值 drop=True。 df_using_mul = df.set_index(['Class','Address'])df_using_mul.head 由于drop参数默认值是True,上述语法并不等价于分别将两列设置为索引。
4、多级索引的值排序 索引名字排序 df.sort_index(level=0, axis=1, ascending=True) # 对列索...