Series对象用sort_index排序;而DataFrame利用sort_index方法和sort_values方法排序,sort_index根据索引进行排序,sort_values根据值排序。 在sort_index中,可以传入axis参数和ascending参数进行排序,默认按索引升序排序,当为frame1.sort_index(axis=1, ascending=False)表示在列上降序排列。 代码语言:javascript 代码运行次数...
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...
复制 In [382]: dfb = pd.DataFrame({'a': ['one', 'one', 'two', ...: 'three', 'two', 'one', 'six'], ...: 'c': np.arange(7)}) ...: # This will show the SettingWithCopyWarning # but the frame values will be set In [383]: dfb['c'][dfb['a'].str.startswith(...
importnumpy as npconditions= [c1,c2,c3,c4,c5,c6] #其中,c1-c6是布尔表达式values= [1,2,3,4,5,6]df[column] = np.select(conditions, values)
apply()(column-/ row- /table-wise): 接受一个函数,它接受一个 Series 或 DataFrame 并返回一个具有相同形状的 Series、DataFrame 或 numpy 数组,其中每个元素都是一个带有 CSS 属性的字符串-值对。此方法根据axis关键字参数一次传递一个或整个表的 DataFrame 的每一列或行。对于按列使用axis=0、按行使用...
df.filter(items=['column_name1', 'column_name2']) # 选择列名匹配正则表达式的列 df.filter(regex='regex') # 随机选择 n 行数据 df.sample(n=5)数据排序函数说明 df.sort_values(column_name) 按照指定列的值排序; df.sort_values([column_name1, column_name2], ascending=[True, False]) 按照...
pandas是一种Python数据分析的利器,是一个开源的数据分析包,最初是应用于金融数据分析工具而开发出来的,因此pandas为时间序列分析提供了很好的支持。pandas是PyData项目的一部分。 官网:http://pandas.pydata.org/ 官方文档:http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/ ...
让索引列还保持在column df.set_index("userId", inplace=True, drop=False) df.head()df.index...
2.2 df.loc[:,'new_col_name'] = values import pandas as pd #读取数据 df = pd.read_excel(r'C:\Users\XXXXXX\Desktop\pandas练习文档.xlsx',sheet_name=1) # print(df) #增加一列,注意行数应于df的行数相同,否则会报错。 df.loc[:,'job'] = ['student','doctor','lawyer','teacher'] ...
nlargest(10) 比 sort_values(ascending=False).head(10) 更有效。 另一个有趣的方法是 unstack:https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/pandas.DataFrame.unstack.html,这种方法允许转动索引水平。 (mi_df .loc[('Switzerland', 2000)] .unstack('sex') [['suicides_no', 'population...