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 ...
,columns=['col2','col1']) print (unsorted_df) # 按标签排序 sorted_df = unsorted_df.sort...
df.sort_values(by='Q1') #按Q1列数据升序排列 df.sort_values(by='Q1', ascending=False) # 降序 df.sort_values(['team', 'Q1'], ascending=[True, False]) # team升序 分组聚合 df.groupby('team').sum() # 按团队分组对应列相加 df.groupby('team').mean() # 按团队分组对应列求平均 # ...
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 df.sort_values(col2,ascending=False) # 按照列col1降序排列数据 df.sort_values([...
df1 = df.sort_values(by=['单价','数量'], ascending=True)#单个排列规则df2 = df.sort_values(by=['单价','数量'], ascending=[True, False])#多个排列规则。单价升序排列,数量降序排列print(df2) #单条件排序#df = df.sort_values(by='数量', ascending=False) # 排序, ascending默认T升序,False...
最重要的是,如果您100%确定列中没有缺失值,则使用df.column.values.sum()而不是df.column.sum()可以获得x3-x30的性能提升。在存在缺失值的情况下,Pandas的速度相当不错,甚至在巨大的数组(超过10个同质元素)方面优于NumPy。 第二部分. Series 和 Index ...
#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...
IIUC，你想按连续升序/降序值的组进行排序，为此你需要排序两次，一次是按顺序排列值，然后计算升序/降序，然后再次排序：
使用numpy.select的经典方法：
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...