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_values(by=['link'], axis=0, kind='mergesort', ignore_index=True) print(df1) print('***') df2 = pd.read_csv(path2) print(df2) df2_s = df2.sort_values(by=['link'], axis=0, kind='sort', ignore_index=True) print(df2 j = 0 for i in range(len(df1)): print(df1...
#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...
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...
newdf=df.sort_values(by='age') print(newdf) 运行一下 定义与用法 sort_values()方法按指定的标签对 DataFrame 进行排序。 语法 dataframe.sort_values(by,axis,ascending,inplace,kind,na_position,ignore_index,key) 参数 这些参数是关键字参数。
# 筛选age大于20的行 df[df['age'] > 20]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...
1.设置本体覆盖,令inplace=True df = df.sort_values(by=['满足次数'], ascending=False, inplace=True) 2.设置传值覆盖 df = df.sort_values(by=['满足次数'], ascending=False, inplace=False)
df['Site']=df['Site'].astype(str) df['Age']=df['Age'].astype(float) print(df) 也可以使用字典来创建: 实例- 使用字典创建 importpandasaspd data={'Site':['Google','Runoob','Wiki'],'Age':[10,12,13]} df=pd.DataFrame(data) ...
使用sort_values函数进行排序: 调用sort_values函数,并指定axis=1来按行进行排序。 指定排序的列(可选): 如果需要对特定行进行排序,可以指定by参数为行索引。 指定排序的方式(升序或降序)(可选): 使用ascending参数来指定排序方式为升序(True)或降序(False)。 查看排序后的数据: 打印排序后的DataFrame以查看结果。
summary = df.describe()分组和聚合：可以使用groupby()方法按照某个列进行分组，并对分组后的数据进行聚合操作，如求和、平均等。例如：按城市分组并计算每个城市的平均年龄：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...