查看DataFrame的常用属性 包含values、index、columns、ndim和shape。 Pandas索引操作 1.重建索引
You can apply different aggregation functions to different columns in a singlegroupbyoperation using theagg()method.Most of the time when you are working on a real-time project in Pandas DataFrame you are required to do groupby on multiple columns. You can do so by passing a list of column ...
#A single group can be selected using get_group():grouped.get_group("bar")#Out:ABC D1barone0.2541611.5117633barthree0.215897-0.9905825bartwo -0.0771181.211526Orfor an object grouped onmultiplecolumns:#for an object grouped on multiple columns:df.groupby(["A","B"]).get_group(("bar","one...
df.loc[i, '折扣价'] = df.loc[i, '单价'] * 0.9 链式方法(一行代码搞定多步操作): python # 一气呵成的数据处理流! result = (sales_data .query('销量 > 100') .assign(利润率=lambda x: (x['单价']-x['成本'])/x['单价']) .sort_values('利润率', ascending=False) .head(5)) ...
但是保证dfmi.loc是dfmi本身,并具有修改后的索引行为,因此dfmi.loc.__getitem__ / dfmi.loc.__setitem__直接在dfmi上操作。当然,dfmi.loc.__getitem__(idx)可能是dfmi的视图或副本。 有时会在没有明显的链式索引的情况下出现SettingWithCopy警告。这些就是SettingWithCopy旨在捕捉的错误!pandas 可能正试图...
df.sort_values(by='利润',ascending=False) 如果需要自定义排序,可以将多个字段传入列表[ ]中,ascending用来自定义字段是升序还是降序排列,比如这里分别对“省份”,“销售额”两个字段降序排列。 df.sort_values(['省份','销售额'],ascending=[False,False]) 6. 分组聚合 分组聚合是数据处理中最常用的一个功...
pandas 自定义排序顺序时按多列对DataFrame进行排序[重复]df.sort_values（by='A '，' B'，'C']，...
df.reset_index("col1") # 将索引设置为col1字段,并将索引新设置为0,1,2... df.rename(index=lambdax:x+1) # 批量重命名索引 6.数据分组、排序、透视 常用的数据分组的13个用法: df.sort_index().loc[:5] # 对前5条数据进索引排序 df.sort_values(col1) # 按照列col1排序数据,默认升序排列 ...
(1)使用df.sort_values(by=, ascending=) by:指定排序参考的键 ascending:默认升序 ascending=False:降序 ascending=True:升序 单个键或者多个键进行排序, 参数: 如下: 例一: # 按照开盘价大小进行排序 , 使用ascending指定按照大小排序 data.sort_values(by="open", ascending=True).head() 结果: 例二: ...
df.columns = ['col1','col2','col3'] 12.将col1,col2,clo3三列顺序颠倒 df.ix[:,::-1] 13.提取第一列位置在1,10,15的数字 df.iloc[[1,10,15],0] 14.按行计算df的每一行均值 df.mean(axis=1) 15.将数据按照第三列值的大小升序排列 df.sort_values("col3",inplace=True) 16.反转df...