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...
grouped_df = df.groupby('City')mean_age = grouped_df['Age'].mean()排序：可以使用sort_values()方法对DataFrame进行排序操作，可以按照升序或降序进行排序。比如，按年龄从小到大排序：sorted_df = df.sort_values(by='Age')本文详细介绍了DataFrame的用法，包括创建、索引、操作和分析数据等方面。通过以上...
按值排序df.sort_values(by, ascending)按照指定的列(by)排序,ascending控制升序或降序,默认为升序df.sort_values(by='Age', ascending=False) 按索引排序df.sort_index(axis)按照行或列的索引排序,axis控制按行或列排序df.sort_index(axis=0) sort_values()示例: ...
df.groupby('区域')['销售额'].sum().sort_values().plot.barh() # 条形图 使用plot.pie函数可...
df_sorted_multi = df.sort_values(by=['Region', 'Sales'], ascending=[True, False])print("\n先按 'Region' 列升序排序，再按 'Sales' 列降序排序：")print(df_sorted_multi)输出结果 解释 升序排序：按照 `'Sales'` 列的值从小到大排序，`200` 排在最前面，`500` 排在最后面。降序排序：通过...
category_size=pd.CategoricalDtype(['XS','S','M','L','XL'],ordered=True)category_size 2、将size字段设置成上面的CategoricalDtype类型 3、我们直接对size使用sort_values就可以达到我们的目的,和上面的map映射的效果是相同的 而且通过查看df的数据类型,我们也看到size的类型是category:...
sort_index、sort_values,既适用于series也适用于dataframe,sort_index是对标签列执行排序,如果是dataframe可通过axis参数设置是对行标签还是列标签执行排序;sort_values是按值排序,如果是dataframe对象,也可通过axis参数设置排序方向是行还是列,同时根据by参数传入指定的行或者列,可传入多行或多列并分别设置升序降序参数...
sort_values(by='score', ascending=False) print(df_sorted) Python Copy输出为:name score 4 Eve 95 1 Bob 90 0 Alice 85 3 David 80 2 Cathy 75 Python Copy通过设置 ascending=False,我们实现了对 score 列的降序排序。多列按指定顺序排序有时候需要对多列数据按照指定顺序进行排序。可以通过传入一...
最简单的排序可以使用sort_values()方法: # 创建示例数据data={'name':['Alice','Bob','Charlie','David'],'age':[25,30,35,28],'salary':[50000,60000,70000,55000]}df=pd.DataFrame(data)# 按年龄升序排序df_sorted=df.sort_values('age')print("Sorted by age (ascending):\n",df_sorted)# ...
#根据每人的身高进行排序df1.sort_values(by=['height']) #先以身高排序,身高相同按年龄由低到高排序df1.sort_values(by=['height','age']) sort_values()函数介绍: 功能:以dataframe中的索引为依据进行排序,通过传递axis参数和排序顺序,可以对dataframe进行排序。