#使用sort_values()根据累计确诊人数的进行降序重排,并列出排名前10的国家信息; df.sort_values('total_confirm',ascending=False)[:10] name lastUpdateTime total_confirm total_dead total_heal 9 美国2020-04-17 15:01:45 677146 34641 56159 168 西班牙 2020-04-18 00:00:31 188068 19478 74797 160 意...
`df.sort_index()` 是 Pandas DataFrame 对象的一个方法,用于根据索引对 DataFrame 进行排序。默认情况下,它会按照升序(ascending order)对索引进行排序,但你也可以通过参数指定降序(descending order)。 ### 基本用法 假设你有一个 DataFrame `df`,你可以直接调用 `df.sort_index()` 来根据索引进行排序: impor...
df=pd.DataFrame(……) 说明:以下“df”为DataFrame对象。 1. 2. 3. 1. df. sort_values() 作用:既可以根据列数据,也可根据行数据排序。 注意:必须指定by参数,即必须指定哪几行或哪几列;无法根据index名和columns名排序(由.sort_index()执行) 调用方式 DataFrame.sort_values(by, axis=0, ascending=Tru...
df.sort_values('gdp')#单个df.sort_values(['gdp','p'],ascending=False)#两个,降序 示范代码2 importpandasaspd df=pd.DataFrame({'p':[59000000,65000000,434000,434000,434000,337000,11300,11300,11300],'gdp':[1937894,2583560,12011,4520,12128,17036,182,38,311],'alpha-2':["IT","FR","MT...
heapsort(堆排序) quicksort(快速排序) 默认为 quicksort(快速排序) ,其中 mergesort归并排序是最稳定的算法。 具体用法如下: #按语文、数学用mergesort归并排序算法排序df.sort_values(by=['4-语文','5-数学'],kind='mergesort') 二、排名 排名和排序的区别在于排序一定是有顺序,而排名分先后并列。如在现实...
这就要用到 pandas 中的 sort_values() 函数。 一、 按列的值对数据排序 先来看最常见的情况。 1.按某一列的值对数据排序 以下面的数据为例。 import pandas as pd df_col = pd.DataFrame({'Name':['Paul','Richard', 'Betty', 'Philip','Anna'], 'course1':[85,83,90,84,85], 'course2...
1、索引排序df.sort_index() 2、数值排序sort_values() 3、混合排序 四、添加修改 1、修改数值 2、替换数据 3、填充空值 4、修改索引名 5、增加列 6、插入列df.insert() 7、指定列df.assign() 8、执行表达式df.eval() 9、增加行 10、追加合并 11、删除 12、删除空值 五、高级过滤 1、df.where() ...
1、索引排序df.sort_index() s.sort_index()# 升序排列df.sort_index()# df也是按索引进行排序df.team.sort_index()s.sort_index(ascending=False)# 降序排列s.sort_index(inplace=True)# 排序后生效,改变原数据# 索引重新0-(n-1)排,很有用,可以得到它的排序号s...
pandas提供了按索引标签排序sort_index()和按值排序sort_values()两种排序方法。对于DataFrame,可以根据任意一个轴上的索引标签进行排序。默认顺序排序,也可以设置按倒序排序。 #1、按行索引排序 df.sort_index() #2、按行索引倒序排序,指定ascending=False即可 df.sort_index(ascending=False) #3、按列索引排序 ...
df.describe() # 显示数据的行数和列数 df.shape实例 import pandas as pd data = [ {"name": "Google", "likes": 25, "url": "https://www.google.com"}, {"name": "Runoob", "likes": 30, "url": "https://www.runoob.com"}, {"name": "Taobao", "likes": 35, "url": "https...