frame=pd.DataFrame(np.arange(9).reshape((3,3)),index=['a','c','d'],columns=['Tom','Bob','Jack'])frame# ---输出---# Tom Bob Jack# a 0 1 2# c 3 4 5# d 6 7 8frame2=frame.reindex(['a','b','c','d'])frame2# ---输出---# Tom Bob Jack# a 0.0 1.0 2.0# b...
DataFrame(data) # In[47]: df # ## 查看前五条数据 # In[48]: df.head() # ## 查看最后五条数据 # In[49]: df.tail() # ## 查看最后2条数据 # In[50]: df.tail(2) # ## 使用set_index()设置dataframe的索引列 # In[51]: df.set_index('Day') # ## 我们继续打印前5条数据 #...
DataFrame.sort_values(by,axis=0,ascending=True,inplace=False,kind='quicksort',na_position='last',# last,first;默认是lastignore_index=False,key=None) 参数的具体解释为: by:表示根据什么字段或者索引进行排序,可以是一个或多个 axis:排序是在横轴还是纵轴,默认是纵轴axis=0 ascending:排序结果是升序还是...
创建pd.DataFrame的方法. pd.DataFrame函数详解 DataFrame是由多种类型的列构成的二维标签数据结构.[1]往往包含 index(行标签)和columns(列标签), 彼此独立, 互不影响直观理解: DataFrame 是带标签的二维数组1.由(元组),[列表]或一维数组 … 陈东君发表于Pytho... pandas | 如何在DataFrame中通过索引高效获取数据...
df=pd.DataFrame(data) print(df) 输出结果如下: 以下实例使用 ndarrays 创建,ndarray 的长度必须相同, 如果传递了 index,则索引的长度应等于数组的长度。如果没有传递索引,则默认情况下,索引将是range(n),其中n是数组长度。 ndarrays 可以参考:NumPy Ndarray 对象 ...
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 d41617181931213141528910111456700123 ...
reset_index(drop=True) print(sorted_df_reset) 总结 Pandas DataFrame提供了丰富的排序功能,可以根据单列或多列进行升序或降序排序,并支持自定义排序规则。通过掌握这些排序方法,我们可以更方便地对数据进行处理和分析。 以上就是对Pandas DataFrame排序的详细介绍。希望这些示例和解释能帮助读者更好地理解和应用...
一,按照索引排序(sort by index) 对于一个Series或DataFrame,可以按照索引进行排序,使用sort_index()函数来实现索引的排序: DataFrame.sort_index(axis=0, level=None, ascending=True, inplace=False, kind='quicksort', na_position='last', sort_remaining=True, ignore_index=False, key=None) ...
df = pd.DataFrame(data) 从CSV文件创建DataFrame: df = pd.read_csv('file.csv') 二、查看DataFrame信息查看DataFrame的信息可以使用以下方法: print(df):打印整个DataFrame。 print(df.index):打印行索引。 print(df.columns):打印列标签。 print(df.values):打印所有数据。三、修改DataFrame数据你可以通过以下...
# Dataframe 创建方法三:通过二维数组直接创建# 通过二维数组直接创建Dataframe,得到一样形状的结果数据,如果不指定index和columns,两者均返回默认数字格式ar = np.random.rand(9).reshape(3,3)df1 = pd.DataFrame(ar)# index和colunms指定长度与原数组保持一致df2 = pd.DataFrame(ar, index = ['a', 'b', ...