name_column = df['Name']行的选择：可以使用df.loc[]或df.iloc[]来选择DataFrame中的行，通过标签或位置进行选择。通过标签选择行：row = df.loc[0]通过位置选择行：row = df.iloc[0]条件选择：可以使用布尔条件对DataFrame进行筛选，如df[df['column_name'] > 5]将选择列中大于5的行。比如：选择年龄...
排序sort_index(axis)根据行或列的索引进行排序df.sort_index(axis=0) 分组聚合groupby(by)按照某列进行分组后,应用聚合函数df.groupby('column') 聚合函数agg()聚合函数,如sum()、mean()、count()等df.groupby('column').agg({'value': 'sum'}) ...
df.ix[row_index, column_name] # 选择指定的列 df.filter(items=['column_name1', 'column_name2']) # 选择列名匹配正则表达式的列 df.filter(regex='regex') # 随机选择 n 行数据 df.sample(n=5)数据排序函数说明 df.sort_values(column_name) 按照指定列的值排序; df.sort_values([column_name1...
df1.index.union(df2.index)在整个df中搜索关键字,类似ctrl+F loc = df.applymap(lambda x: 'keyword' in str(x)) #会return一个和df相同shape的bool matrix # 注意str(x) 之后结合df.any(axis=0/1) loc.any(axis=1) # index name, bool series loc.any(axis=0) # column name, bool seriest...
的另一个参数.sort_values()是ascending。默认情况下.sort_values()已经ascending设置True。如果您希望 DataFrame 按降序排序,则可以传递False给此参数: >>> 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 >>>df.sort_values(...by="city08",...ascending=False...)city08 cylinders fuelType...mpgDat...
df['r'] = some_expression # add a (virtual) column that will be computed on the fly df.mean(df.x), df.mean(df.r) # calculate statistics on normal and virtual columns 可视化方法也是: df.plot(df.x, df.y, show=True); # make a plot quickly 它的官方提供一个例子,就是纽约市出租车...
df.sort_values(by=['Skill','EmpID'],ascending=[True,False]) 按两个差异顺序按两列中的值对df进行排序 首先,数据帧将基于“Skill”列中的值以升序排序。由于JavaScript列中的值Skill相同,因此它将按值EmpID降序排序。 返回类型是一个数据框。它不会修改原始数据框。
sort_values(by='column name') 根据某个唯一的列名进行排序,如果有其他相同列名则报错。 df4 = pd.DataFrame(np.random.randn(3, 5))print(df4)#按值排序df4_vsort = df4.sort_values(by=0, ascending=False)print(df4_vsort) 0 1 2 3 40-0.579405 1.055458 -2.274356 -1.215769 1.582240 ...
df.sort_values(by=['列1','列2']) 2.2数据排名:df['列名'].rank() 3.数据修改 如果c_adress列的值==‘山东汕头’,则显示为'广东',否则显示为原数据 np.where(df1['c_adress']=='广东汕头','广东',df1['c_adress']) 四、数据选取 1.选取单行:df.loc['行标签']、df.iloc[n:] 2.选取单...
df.Q1.sort_values()df.sort_values('Q4')df.sort_values(by=['team', 'name'],ascending=[True, False]) 其他方法: s.sort_values(ascending=False) # 降序s.sort_values(inplace=True) # 修改生效s.sort_values(na_position='first') # 空值在前# df按指定...