Using Pandas to Sort by Rows Pandas Sort Values Interactive Example Further Learning Finding interesting bits of data in a DataFrame is often easier if you change the rows' order. You can sort the rows by passin
>>>importpandasaspd>>>column_subset=[..."id",..."make",..."model",..."year",..."cylinders",..."fuelType",..."trany",..."mpgData",..."city08",..."highway08"...]>>>df=pd.read_csv(..."https://www.fueleconomy.gov/feg/epadata/vehicles.csv",...usecols=column_subset...
5, 6]})# 定义一个自定义函数，将每列的平均值乘以 2defdouble_mean(column):return column.mean() * 2# 使用 apply 应用自定义函数，按列应用result = data.apply(double_mean)print(result)输出：A 6.0B 9.0dtype: float64在这个示例中，我们定义了一个自定义函数 double_mean，然后使用 apply...
"""sort by value in a column""" df.sort_values('col_name') 多种条件的过滤 代码语言:python 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 """filter by multiple conditions in a dataframe df parentheses!""" df[(df['gender'] == 'M') & (df['cc_iso'] == 'US')] 过滤条件在行记录 代码语言:pyth...
df['r'] = some_expression # add a (virtual) column that will be computed on the fly df.mean(df.x), df.mean(df.r) # calculate statistics on normal and virtual columns 可视化方法也是: df.plot(df.x, df.y, show=True); # make a plot quickly 它的官方提供一个例子,就是纽约市出租车...
处理缺失数据:DataFrame可以包含缺失数据,Pandas 使用NaN(Not a Number)来表示。 数据操作:支持数据切片、索引、子集分割等操作。 时间序列支持:DataFrame对时间序列数据有特别的支持,可以轻松地进行时间数据的切片、索引和操作。 丰富的数据访问功能:通过.loc、.iloc和.query()方法,可以灵活地访问和筛选数据。
df.sort_values(by=['column_name1', 'column_name2']) 按照降序排序: df.sort_values(by='column_name', ascending=False) 对缺失值进行处理: df.sort_values(by='column_name', na_position='last') # 将缺失值放在末尾 df.sort_values(by='column_name', na_position='first') # 将缺失值放在...
data.sort_values(by=column_name,ascending=False) # by后面的内容,就是指定了根据哪个指标进行排序 # ascending=False表示从大到小排序。这个参数的默认值为True,也就是从小到大排序。 如果想在排序的时候,对一列升序,另一列降序,那么就在ascending后面用元祖来表明对于每一列的排序方法。 data.sort_values(by...
df.sort_values("Salary",ignore_index=True) 通过忽略索引对数据帧进行排序。 8.使用键功能对数据框进行排序 在排序之前,将键函数应用于这些值。这类似于内置sorted()函数中的key参数,但值得注意的区别是此key函数应被向量化。它应该期望aSeries并返回与输入形状相同的Series。它将by独立应用于每个列。-Python文档...
# Provide a summary of datasetdf.info()to_datetime()方法将列转换为日期时间数据类型。# Convert data type of Order Date column to datedf["Order Date"] = pd.to_datetime(df["Order Date"])to_numeric()可以将列转换为数字数据类型(例如，整数或浮点数)。# Convert data type of Order Quantity ...