对pandas中的Series和Dataframe进行排序,主要使用sort_values()和sort_index()。 DataFrame.sort_values(by, axis=0, ascending=True, inplace=False, kind=‘quicksort’, na_position=‘last’) by:列名,按照某列排序 axis:按照index排序还是按照column排序 ascending:是否升序排列 kind:选择 排序算法{‘quicksort...
By default, the pandas seriessort_values()function sorts the series in ascending order. You can also useascending=Trueparam to explicitly specify to sort in ascending order. Also, if you have any NaN values in the Series, it sort by placing all NaN values at the end. You can change this...
sort_values(by=multiple columns) 比较两个dataframe是否相等 iterate rows df.iterrows(), 这个方法比较慢,return 的r是pd.Series for i,r in df.iterrows(): break 如果不需要index name,还有一个非常快的方法,就是df.values for r in df.values: breakRAPIDS...
s2 = pd.Series( [2.8, 3.2, 3.0] ) s3 = pd.Series( ["1.63M", "1.75M", "1.87M"] ) data = {"year" : s1, "GDP_rate" : s2, "GDP" : s3} df1 = pd.DataFrame(data) print(df1, "\n") names = pd.Series(["禅雅塔", "奥丽莎", "西格玛", "索洁恩", "卢西奥"]) scores =...
# 按照多个键进行排序 data.sort_values(by=['open', 'high']) 结果: (2)使用df.sort_index(ascending=)给索引进行排序 这个股票的日期索引原来是从大到小,现在重新排序,从小到大: # 对索引进行排序 data.sort_index() 结果: 2.3.2 Series排序 (1)使用series.sort_values(ascending=True)进行排序 ser...
sorted_by_index = series_custom.reindex(sorted_index) #print(sorted_by_index) sc2 = series_custom.sort_index() #print(sc2[0:10]) sc3 = series_custom.sort_values() #print(sc3[0:10]) #The values in a Series object are treated as an ndarray, the core data type in NumPy ...
python In[1]: import pandas as pd In[2]: b = pd.Series([9,8,7,6],['a','b','c','d']) In[3]: b['b'] Out[3]: 8 In[4]: 'c' in b Out[4]: True In[5]: 0 in b Out[5]: False In[6]: b.get('f',100) Out[6]: 100...
由于某些原因,Series没有一个漂亮的富文本外观,所以与DataFrame相比,看似比较低级: 这里对Series进行稍加修饰,使其看起来更好,如下图所示: 竖线意味着这是一个Series,而不是一个DataFrame。 也可以用pdi.sidebyside(obj1, obj2, ...)来并排显示几个系列或DataFrames: ...
的另一个参数.sort_values()是ascending。默认情况下.sort_values()已经ascending设置True。如果您希望 DataFrame 按降序排序,则可以传递False给此参数: >>> 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 >>>df.sort_values(...by="city08",...ascending=False...)city08 cylinders fuelType...mpgDat...
Series.sort_index(self, axis=0, level=None, ascending=True, inplace=False, kind='quicksort', na_position='last', sort_remaining=True) Parameters: Returns:Series- The original Series sorted by the labels. Example: Python-Pandas Code: ...