如果是dataframe可通过axis参数设置是对行标签还是列标签执行排序;sort_values是按值排序,如果是dataframe对象,也可通过axis参数设置排序方向是行还是列,同时根据by参数传入指定的行或者列,可传入多行或多列并分别设置升序降序参数,非常灵活。
使用replace方法进行值替换,返回一个新的对象。如果希望对不同的值进行不同的替换,传入一个由替换关系组成的列表或者字典即可: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 data = pd.Series([1,-999,2,-999,-1000,3]) data.replace(-999,np.nan) #输出 0 1 1 -999 2 2 3 -999 4 -1000...
sort_index(axis=1, ascending=False) 值排序 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 # 按值对Series进行排序,使用order(),默认空值会置于尾部 s = pd.Series([4, 6, np.nan, 2, np.nan]) s.order() df.sort_values(by=['a','b'])#按列进行排序 排名 代码语言:javascript 代码...
sort_values()函数的具体参数 复制代码 1 DataFrame.sort_values(by=‘##’,axis=0,ascending=True, inplace=False, na_position=‘last’) by=[多个变量],ascending=[多个变量的排序规则],默认是True升序 二,替换 2.1使用replace替换 复制代码 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 1...
降序排序 print(df.sort_values(by='A', ascending=False)) # 按照A列降序排序 三、替换DataFrame中的数值Pandas提供了replace()方法来替换DataFrame中的数值。replace()方法有两种模式:全局替换和按条件替换。 全局替换replace()方法默认进行全局替换,即替换所有匹配的数值。可以通过指定to参数来指定要替换成的值。
df.replace({240:32,260:33,280:34}) 在这里插入图片描述 2 数值排序 在Python 中我们若想按照某列进行排序,需要用到sort_values()方法,在sort_values后的括号中指明要排序的列名,以及升序还是降序排列。 #df.sort_values(by=["col"],ascending = False) 默认是升序 ...
df.replace('old_value', 'new_value') # 检查是否有重复的数据 df.duplicated() # 删除重复的数据 df.drop_duplicates()数据选择和切片函数说明 df[column_name] 选择指定的列; df.loc[row_index, column_name] 通过标签选择数据; df.iloc[row_index, column_index] 通过位置选择数据; df.ix[row_index...
df1['sex'].replace({'女':'男','男':'女'},inplace=True) 二、数值排序 常用函数sort_values,基本格式: DataFrame.sort_values(by, axis=0, ascending=True, inplace=False, kind='quicksort', na_posit 参数说明: by:str or list of str ,指定排序的列或者列的列表。
df.sort_values(by=3,axis=1) #按照行1升序排列df.sort_values(by=1,axis=1) 9、index.tolist()[0] 找到指定数值所在行索引 #找到姓名为牛姐的索引df.loc[df['姓名']=='牛姐'].index.tolist()[0] 10、to_datetime() 将字符串类型转换为日期类型 ...
2)修改之替换replace 1)dataframe或series都可以使用,例如 df.replace('原来的数据','新的数据',inplace=True) 2)替换的新方式 ①字典替换(推荐使用) 例如: 路径= 'c:/pandas/替换.xlsx' 数据= pd.read_excel(路径) 字典= {'A':20,'B':30} ...