一般来说,这些方法接受一个**axis**参数,就像*ndarray.{sum, std, …}*一样,但是轴可以通过名称或整数指定: + **Series**:不需要轴参数 + **DataFrame**: “index”(���=0,默认),“columns”(轴=1) 例如: ```py In [78]: df Out[78]: one two three a 1.394981 1.772517 NaN b 0.3...
1、索引排序df.sort_index() s.sort_index()# 升序排列df.sort_index()# df也是按索引进行排序df.team.sort_index()s.sort_index(ascending=False)# 降序排列s.sort_index(inplace=True)# 排序后生效,改变原数据# 索引重新0-(n-1)排,很有用,可以得到它的排序号s...
df.sort_values(by=['team', 'Q1'],ascending=[True, False]) # 索引重新0-(n-1)排 df.sort_values('team', ignore_index=True) 3、混合排序df.set_index('name', inplace=True) # 设置name为索引 df.index.names = ['s_name'] # 给索引起名 df.sort_values(by=['s_name', 'team']) #...
4、修改索引名:df.index.names=['id','var5'] 5、修改索引值:df.index=[[1,2,4,5],[10,9,8,7]] 6、删除设置的索引:df.reset_index(inplace=True,drop=True) 7、索引排序:df.sort_index(level='id',ascending=False,inplace=True) 参数说明:df.sort index( level : (多重索引时)指定用于排...
请注意,当用于 DatetimeIndex、TimedeltaIndex 或PeriodIndex 时,如果可能的话,tolerance 会被转换为 Timedelta。这允许您使用适当的字符串指定容差。 从轴中删除标签 与reindex 密切相关的方法是 drop() 函数。它从轴中删除一组标签: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 复制 In [239]: df Out[239]: one ...
sort_index(inplace=True) 按values排序 df.sort_values() 是Pandas 中 DataFrame 对象的一个方法,可以用于按照指定列或多列进行排序。下面是一个 df.sort_values() 的基本语法: df.sort_values(by, axis=0, ascending=True, inplace=False, kind='quicksort', na_position='last') 其中,常用的参数有: ...
df.select_dtypes(exclude=['int']) # 排除int类型 df.select_dtypes(exclude=['datetime64']) 02、数据类型转换 在开始数据分析前,我们需要为数据分配好合适的类型,这样才能够高效地处理数据。不同的数据类型适用于不同的处理方法。 # 对所有字段指定统一类型 ...
DataFrame.reorder_levels(order[, axis]) Rearrange index levels using input order. DataFrame.sort_values(by[, axis, ascending, …]) Sort by the values along either axis DataFrame.sort_index([axis, level, …]) Sort object by labels (along an axis) (n, columns[, keep]) Get the rows of...
1000 rows × 3 columns 使用单个函数相当于apply()。还可以将命名方法作为字符串传递。这些将返回一系列聚合输出: In [ ]: tsdf.agg(np.sum), tsdf.agg("sum"), tsdf.sum(), tsdf.apply(np.sum) # 涉及到单个函数运用时,上面这几个函数都是一个效果。 Out[ ]: (A -38.507567 B 26.302116 C -39....
display.max_rows :设置DataFrame显示最大行数,pd.set_option('display.max_rows', None)显示所有行。 display.max_columns:设置DataFrame显示最大列数。 display.max_colwidth:设置DataFrame显示最大列宽。 display.precision:设置显示小数点后的位数。