Index.set_names(names[, level, inplace]):在索引上设置新名称。 Index.unique([level]):返回索引中的唯一值。 Index.nunique([dropna]):返回对象中唯一元素的数量。 Index.value_counts([normalize, sort, …]):返回包含唯一值计数的对象。 缺少值 Index.fillna([value, downcast]):使用指定值填充NA / N...
例如,df.sort_values(by=['Car', 'Model']) 按照Car 和 Model 列的升序对 df 进行排序。 filter() 方法根据一个条件或一个列的子集来过滤 DataFrame。例如,df.filter(items=['Car', 'Model']) 返回一个只包含 Car 和 Model 列的新 DataFrame。你也可以使用一个布尔条件来过滤行。例如,df.filter(df[...
'pandasdataframe.com4','pandasdataframe.com5'],'other_column':['other1','other2','other3','other4','other5']},index=['row1','row2','pandasdataframe.com_row','row4','row5'])# 使用filter方法选择行
'事业部','类别','型号/尺寸']).mean().xs('商用屏',level='事业部',drop_level=False))...
基于某个变量进行排序:df.sort_values(by='a'); 基于某两个变量进行排序: df.sort_values(by=['a', 'b']); 基于某个变量进行降序排序:df.sort_values(by='a', ascending=False); 序列基于索引进行排序:series.sort_index(ascending=True) ; 返回某列的元素的排名:df['scores_rank'] = df['scores...
ref: Ways to filter Pandas DataFrame by column valuesFilter by Column Value:To select rows based on a specific column value, use the index chain method. For example, to filter rows where sales are over 300: Pythongreater_than = df[df['Sales'] > 300]...
您可以使用index,columns和values属性访问数据帧的三个主要组件。columns属性的输出似乎只是列名称的序列。 从技术上讲,此列名称序列是Index对象。 函数type的输出是对象的完全限定的类名。 变量columns的对象的全限定类名称为pandas.core.indexes.base.Index。 它以包名称开头,后跟模块路径,并以类型名称结尾。 引用对...
index_col=None, engine=None,usecols=None, dtype=None, converters=None, true_values=None, false_values=None, skiprows=None, skipfooter=0, nrows=None, na_values=None, keep_default_na=True, na_filter=True, parse_dates=False, date_parser=None, ...
filter是另外一个独特的筛选功能。filter不筛选具体数据,而是筛选特定的行或列。它支持三种筛选方式: items:固定列名 regex:正则表达式 like:以及模糊查询 axis:控制是行index或列columns的查询 下面举例介绍下。 train.filter(items=['Age','Sex']) train.filter(regex='S', axis=1)# 列名包含S的 ...
df.sort_index(axis=1)# 会把列按列名顺序排列 2、数值排序sort_values() 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...