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...
使用函数pandas.DataFrame(data, index, columns, dtype, copy)创建,data和index参数同Series,columns是列名,其实对应Series中的name。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 import pandas as pd data = [['Alice', 18], ['Bob', 20]] var = pd.DataFrame(data, columns=['Name', 'Age'...
"""Given a dataframe df to filter by a series s:""" df[df['col_name'].isin(s)] 进行同样过滤,另一种写法 代码语言:python 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 """to do the same filter on the index instead of arbitrary column""" df.ix[s] 得到一定条件的列 代码语言:python 代码运行次数...
df['column_name'] # 通过标签选择数据 df.loc[row_index, column_name] # 通过位置选择数据 df.iloc[row_index, column_index] # 通过标签或位置选择数据 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...
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']) # 排序 4、按值大小排序nsmallest()和nlargest() s.nsmallest(3) # 最小的3个 s.nlargest(3) # 最大的3个 # 指定列 df.nlargest(3, 'Q1') ...
pandas.DataFrame(data=None,index=None,columns=None,dtype=None,copy=False) 参数说明: data:DataFrame 的数据部分,可以是字典、二维数组、Series、DataFrame 或其他可转换为 DataFrame 的对象。如果不提供此参数,则创建一个空的 DataFrame。 index:DataFrame 的行索引,用于标识每行数据。可以是列表、数组、索引对象等...
read_excel(r'C:\Users\XXXXX\Desktop\pandas练习文档.xlsx',sheet_name=0) print(df) 2、查找数据 2.1 df.loc[index,columns]: 切片索引,有两个参数,一个行索引,一个列索引。 【注:推荐使用】这个方法的特点,主要是根据index(行标签),columns(列标签)查询数据。 2.1.1 查询单行 data_0 = df.loc[4]...
多级索引(也称层次化索引)是pandas的重要功能,可以在Series、DataFrame对象上拥有2个以及2个以上的索引。实质上,单级索引对应Index对象,多级索引对应MultiIndex对象。一、Series对象的多级索引多级索引Series对象的创建 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 import pandas as pd import numpy as np se1=pd.Series(np....
NumericIndex Index of numpy int/uint/float data.2. Create IndexYou can create a pandas Index through its constructor. You can use any class from the above table to create an Index.# Syntax of Index() constructor class pandas.Index(data=None, dtype=None, copy=False, name=None, tupleize_...
s=pd.Series( data, index, dtype, copy)#参数说明:#data 输入的数据,可以是列表、常量、ndarray 数组等。#index 索引值必须是惟一的,如果没有传递索引,则默认为 #np.arrange(n)。#dtype dtype表示数据类型,如果没有提供,则会自动判断得出。#copy 表示对 data 进行拷贝,默认为 False。