applymap(f2)) 运行结果: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 0 1 2 3 0 -0.06 0.84 -1.85 -1.98 1 -0.54 -1.98 -0.86 -2.61 2 -1.28 -1.09 -0.15 0.53 3 -1.36 -2.00 0.37 -2.21 4 -0.56 0.52 -2.01 0.06 排序 1. 索引排序 sort_index() 排序默认使用升序排序,ascending=...
範例1:采用MultiIndex.sortlevel()函數以降序對MultiIndex的第0級進行排序。 # importing pandas as pdimportpandasaspd# Create the MultiIndexmidx = pd.MultiIndex.from_arrays([['Networking','Cryptography','Anthropology','Science'], [88,84,98,95]])# Print the MultiIndexprint(midx) 輸出: 現在,讓我們...
df.index.sort_values(ascending=False) # 排序,倒序 df.index.to_frame(index=False) # 转成 DataFrame df.index.unique() # 去重 df.index.value_counts() # 去重分组统计 df.index.where(df.index=='林*') # 筛选,查看是否由该行记录 df.index.max() # 最大值 df.index.map(lambda x:x+'_'...
df.index.nunique()# 不重复值的数量df.index.sort_values(ascending=False)# 排序,倒序df.index.to_frame(index=False)# 转成 DataFramedf.index.unique()# 去重df.index.value_counts()# 去重分组统计df.index.where(df.index=='林*')# 筛选,查看是否由该行记录df.index.max()# 最大值df.index.map...
未来想要支持MapReduce, Spark,Storm等分布式计算框架 pd.read_parquet() 当DataFrame超过3GB时,建议选择parquet。文件越大,feather和parquet的读写效率差距越不明显。 备注 在测试时遇见一个奇怪的现象,dataframe进行sort_values操作后,按不同的列排序导出的parquet占用的磁盘空间有极大差别,但读取速度相同,目前尚未定位...
You can think of MultiIndex as an array of tuples where each tuple is unique. 一个较有效的角度,是将MultiIndex看成一个多层组合key。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 >>> arrays = [[0, 0, 1, 1], ['red', 'blue', 'red', 'blue']] >>> mi = pd.MultiIndex....
index.sort_values(ascending=False,) # 排序,倒序 df.index.map(lambda x:x+'_') # map函数处理 df.index.str.replace('_', '') # str替换 df.index.str.split('_') # 分隔 df.index.to_list() # 转为列表 df.index.to_frame(index=False, name='a') # 转成DataFrame df.index.to_...
3.常见的Index种类 Index,索引 Int64Index,整数索引 MultiIndex,层级索引 DatetimeIndex,时间戳类型 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. Pandas索引操作---重新索引 二.索引的 一些基本操作 1.重新索引 2.增 3.删 4.改 5.查 1. 2. 3. 4. 5. 6. #1.reindex 创建一个符合新索引的新对象 ps2 = ps...
fontsize=None, colormap=None, position=0.5, table=False, yerr=None, xerr=None, stacked=True/False, sort_columns=False, secondary_y=False, mark_right=True, **kwds)#参数介绍x和y:表示标签或者位置,用来指定显示的索引,默认为Nonekind:表示绘图的类型,默认为line,折线图 ...
array([1, 8, 2, 0], dtype=int64)np.sort(x[index_val])array([10, 12, 12, 16])3. clip()Clip() 用于将值保留在间隔的数组中。有时，需要将值保持在上限和下限之间。因此，可以使用NumPy的clip()函数。给定一个间隔，该间隔以外的值都将被裁剪到间隔边缘。x = np.array([3, 17, 14, 23,...