sorted_s=s.sort_values() print("排序后的 Series:",sorted_s) 输出结果为: 索引:Index(['a','b','c','d','e','f'],dtype='object')数据:[123456]数据类型:int64前两行数据:a1b2dtype:int64元素加倍后:a2b4c6d8e10f12dtype:int64累计求和:a1b3c6d10e15
The sort_values() function is used to sort by the values. Sort a Series in ascending or descending order by some condition. Syntax: Series.sort_values(self, axis=0, ascending=True, inplace=False, kind='quicksort', na_position='last') Parameters: Returns:Series - Series ordered by values...
Series 可以使用 sort_index 方法根据标签进行排序,该方法返回一个新的、排序好的对象: importpandasaspds1=pd.Series([1,3,5,7],index=['b','c','d','a'])s1.sort_index()# --- 输出 ---# 0 1# a 7# b 3# c 5# d 7# dtype: int64 数据默认会根据标签升序排序,但是也可以通过设置 as...
#Pandas 库中的Series对象可以用来表示一维数据结构,但是多了索引和一些额外的功能。 #Series类型的内部结构包含了两个数组,其中一个用来保存数据,另一个用来保存数据的索引。我们可以通过列表或数组创建Series对象import numpy import pandas #说明:Series构造器中的data参数表示数据,index参数表示数据的索引,相当于数据对...
今天和大家分享几个简单的Series运算,后期掌握DataFrame后会进一步深入分享。 一、Series的筛选 如果想把Series中符合某些条件的值列出来,可以直接在中括号内输入判断条件即可,符合条件的即会被筛选出来! 划重点:本用法是pandas数据筛选的核心思想!后期会多次分享!
排序是我们一个非常基本的需求,在pandas当中将这个需求进一步细分,细分成了根据索引排序以及根据值排序。我们先来看看Series当中的排序方法。 Series当中的排序方法有两个,一个是sort_index,顾名思义根据Series中的索引对这些值进行排序。另一个是sort_values,根据Series中的值来排序。这两个方法都会返回一个新的Series...
pandas 的 dataframe 数据对象有两种的排序方式,一种是根据索引标签(index label)排序,另一种是按照指定某一列的值(value)排序,它们分别对应sort_index函数和sort_values函数。 1按索引标签排序 1.1按行索引标签排序 1.2按列索引标签排序 2按值排序 3排序算法 ...
不论是 sort_values() 还是 sort_index(),都有参数 ascending。根据字面意思,该参数是用来控制是否升序排列的,ascending 默认值为 True,说明默认排序是升序,如果想要降序排列,只需要将参数 ascending 设为 False 即可。 例子1:根据值降序 例子2:根据索引升序 当索引值为时间时,我们一般会根据索引排序,这样能看出数...
Series.sort_index(ascending=True)按索引排序。 索引操作 方法描述 Series.reset_index(drop=False)重置索引。 Series.drop(labels)删除指定索引的元素。 Series.get(key, default=None)获取指定索引的值,如果不存在则返回默认值。 Series.set_axis(labels)设置新的索引。
s = pd.Series(np_data, index=index) print(s) # 输出: # a 1 # b 2 # c 3 # d 4 # e 5 # dtype: int64 4、使用标量值创建Series 如果我们想创建一个所有元素都相同的Series,可以传递一个标量值(如整数、浮点数、字符串等)给Series()函数,并指定索引的长度。