#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...
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 ...
#按列索引倒序排序df.sort_index(axis=1,ascending=False) 2、按值排序 在实际应用中用得最多的应该是根据某一列的值进行排序。在pandas中可以通过sort_value(),在sort_value中可以设定按某个列排序,也可以通过sort_value(by=[]),通过设置by=[‘a’,‘b’]列表来指定多个需要排序的列。 1)对单个列的值...
import pandas as pd # 创建数据框 df = pd.DataFrame({ 'name': ['Tom', 'Alice', 'Bob', 'Mike'], 'age': [24, 28, 22, 29], 'score': [76, 84, 65, 90] }) # 按照年龄升序排列 df_sorted = df.sort_values(by='age', ascending=True) print(df_sorted) ...
df.sort_values([col1,col2], ascending=[True,False]):先按列col1升序排列, 后按col2降序排列数据 df.groupby(col): 返回一个按列col进行分组的Groupby对象 df.groupby([col1,col2]): 返回一个按多列进行分组的Groupby对象 df.groupby(col1).agg(np.mean): 返回按列col1分组的所有列的均值 ...
pandas 数据排序.sort_index()和.sort_values() importpandasaspd 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()...
df = pd.read_csv('zongzi.csv') df1 = df.sort_values(by='价格') df1.head() 结果: 如果按照降序排列,则需要添加参数ascending=False df1 = df.sort_values(by='价格',ascending=False) df1.head() 结果: 统计函数 pandas提供了丰富的统计、合并、分组、缺失值等操作函数。
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...
df['Embarked'].value_counts(ascending=True).sort_index(ascending=True) output C168 Q77 S644 Name:Embarked,dtype:int64 当中的ascending=True指的是升序排序 包含对空值的统计 默认的是 value_counts方法不会对空值进行统计,那要是我们也希望对空值进行统计的话,就可以加上 dropna参数,代码如下 ...
排序：可以使用sort_values()方法对数据进行排序。例如：# 按age升序排序 df.sort_values('age')分组：可以使用groupby()方法对数据进行分组。例如：# 按name分组并计算每组的age平均值 df.groupby('name').mean()['age']聚合：可以使用agg()方法对数据进行聚合操作。例如：# 对age列进行求和、平均值和最...