In [22]: df.sort_index(axis=1, ascending=False) Out[22]: D C B A 2013-01-01 -1.135632 -1.509059 -0.282863 0.469112 2013-01-02 -1.044236 0.119209 -0.173215 1.212112 2013-01-03 1.071804 -0.494929 -2.104569 -0.861849 2013-01-04 0.271860 -1.039575 -0.706771 0.721555 2013-01-05 -1.087401 ...
df_inner.sort_values(by=['age']) 4、按照索引列排序: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 df_inner.sort_index() 5、如果prince列的值>3000,group列显示high,否则显示low: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 df_inner['group'] = np.where(df_inner['price'] > ...
in Index.get_loc(self, key) 3804 try: -> 3805 return self._engine.get_loc(casted_key) 3806 except KeyError as err: File index.pyx:167, in pandas._libs.index.IndexEngine.get_loc() File index.pyx:196, in pandas._libs.index.IndexEngine.get_loc() File pandas/_libs/hashtable_class_...
Index.empty: Index.strides :返回基础数据的步幅 Index.itemsize :返回基础数据项的dtype的大小 Index.base :如果共享基础数据的内存,则返回基础对象 Index.T :返回转置,根据定义自我 Index.memory_usage([deep]):内存使用值 修改和计算 Index.all(args, *kwargs):返回是否所有元素都为True。 Index.any(args,...
Index8409608id8409608name65176434x8409608y8409608dtype: int64 name列占用的内存比其他任何列都多得多。它只有几个唯一值,因此很适合转换为pandas.Categorical。使用pandas.Categorical,我们只需一次存储每个唯一名称,并使用节省空间的整数来知道每行中使用了哪个特定名称。
使用pdi.insert (df。columns, 0, ' new_col ', 1)用CategoricalIndex正确处理级别。 操作级别 除了前面提到的方法之外,还有一些其他的方法: pdi.get_level(obj, level_id)返回通过数字或名称引用的特定级别,可用于DataFrames, Series和MultiIndex pdi.set_level(obj, level_id, labels)用给定的数组(list, ...
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...
keys() if item not in ['Measurement', 'Data']] # 利用pivot,将measurement分成3列,这3列用Data的值填充,将其他的列作为index。 # 此时会自动把重复的index去重,行数会变成原来的1/3。 df_Tableau = df_Tableau.pivot(index=index_col, columns='Measurement', values='Data') df_Tableau = df_...
Index(['detail_id', 'order_id', 'dishes_id', 'logicprn_name', 'parent_class_name', 'dishes_name', 'itemis_add', 'counts', 'amounts', 'cost', 'place_order_time', 'discount_amt', 'discount_reason', 'kick_back', 'add_inprice', 'add_info', 'bar_code', 'picture_file', ...
Index(['order_id', 'quantity', 'item_name', 'choice_description', 'item_price'], dtype='object') 步骤8 数据集的索引是怎样的 In [9] # 运行以下代码 chipo.index RangeIndex(start=0, stop=4622, step=1) 步骤9 被下单数最多商品(item)是什么? In [78] # 运行以下代码,做了修正 c = ...