在pandas 中,groupby函数通常与sort_values函数结合使用,以便对分组后的数据进行排序。sort_values函数可以根据指定的列对 DataFrame 进行排序。 相关优势 灵活性:可以按照多个列进行分组和排序。 效率:pandas 的底层优化使得这些操作在大型数据集上也能高效执行。
首先,使用groupby函数将数据按照需要进行分组。例如,如果要按照某一列进行分组,可以使用groupby('column_name')。 接下来,使用size()函数计算每个组的计数。这将返回一个包含每个组计数的Series对象。 如果需要比较每个组的计数,可以使用sort_values()函数对计数进行排序。例如,可以使用sort_values(ascending=False)按...
groupby('batch_no').apply(lambda x: x.sort_values('task_type', key=lambda y: (y == 1), ascending=False)) data 先按照 batch_no 进行分组,然后将分组里面的 task_type 为1的运输任务放在最上面。 # 填补时间 勿检查整个data['task_issued_time']列是否为空, # 需要将整个列的检查更改为单个...
2.2分组和排序现在,我们想要根据产品类别(category)对销售数据进行分组,并对每个类别的销售额(sales)进行降序排序。 # 使用groupby进行分组,并对每个分组的'sales'列进行降序排序sorted_groups = df.groupby('category').apply(lambda x: x.sort_values(by='sales',ascending=False))# 查看排序后的结果sorted_group...
grouped.sort_values('column_name') 三、常见问题及解决方法 分组后数据不显示原始索引:默认情况下,groupby函数不会保留原始数据的索引。如果需要保留索引,可以在创建groupby对象时传递参数as_index=True: grouped = df.groupby('column_name', as_index=True)分组...
3. Sort操作基础 排序是数据分析中另一个重要的操作,Pandas提供了强大的排序功能。 3.1 基本排序 最简单的排序可以使用sort_values()方法: # 创建示例数据data={'name':['Alice','Bob','Charlie','David'],'age':[25,30,35,28],'salary':[50000,60000,70000,55000]}df=pd.DataFrame(data)# 按年龄升...
...:df= x.sort_values(by ='age',ascending=True) ...: returndf.iloc[-1,:] ...: In [39]: oldest_staff = data.groupby('company',as_index=False).apply(get_oldest_staff) In [40]: oldest_staff Out[40]: company salary age0A23331B21402C4335 ...
sort_values(by=['group', 'value'], ascending=[False, False], inplace=True) data = data.groupby('group').nth[0] data 2、求每组的平均值 分组求每组的均值,求和、中位数、方差等操作同理。 import pandas as pd data = pd.DataFrame({'group': ['a', 'a', 'a', 'a', 'b', 'b',...
分组后排序df.groupby(by).apply(lambda x: x.sort_values(by='col'))在每个分组内部按照某列的值进行排序。df.groupby('Department').apply(lambda x: x.sort_values(by='Salary', ascending=False)) 分组后排序示例: 实例 # 按照部门分组后,按薪资降序排序 ...
groupby的基本原理 在Pandas中,实现分组操作的代码很简单,仅需一行代码,在这里,将上面的数据集按照company字段进行划分: In[5]:group= data.groupby("company") 将上述代码输入ipython后,会得到一个DataFrameGroupBy对象 In [6]: group Out[6]: <pandas.core.groupby...