排序sort_index(axis)根据行或列的索引进行排序df.sort_index(axis=0) 分组聚合groupby(by)按照某列进行分组后,应用聚合函数df.groupby('column') 聚合函数agg()聚合函数,如sum()、mean()、count()等df.groupby('column').agg({'value': 'sum'}) ...
例如,df.loc[0:5]选择前五行数据。 对数据进行排序:使用df.sort_values()方法。例如,df.sort_values(by='Column1')按Column1列进行排序。 筛选数据:使用df.query()方法。例如,df.query('Column1 > 10')筛选出Column1大于10的行。 计算统计量:使用df.describe()方法可以计算描述性统计量,如计数、平均值、...
sort_values(by=column)[-n:] tips.groupby('smoker').apply(top) 如果传入apply的方法里有可变参数的话,我们可以自定义这些参数的值: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 tips.groupby(['smoker','day']).apply(top,n=1,column='total_bill') 从上面的例子可以看出,分组键会跟原始对象...
>>>df.sort_values(...by="city08",...ascending=False...)city08 cylinders fuelType...mpgData trany year9234Regular...YAutomatic4-spd19932234Regular...YManual5-spd19857234Regular...YAutomatic3-spd19938234Regular...YManual5-spd199376234Regular...YManual5-spd1993...58108Regular...NAutomatic3...
排序：可以使用sort_values()方法对DataFrame进行排序操作，可以按照升序或降序进行排序。比如，按年龄从小到大排序：sorted_df = df.sort_values(by='Age')本文详细介绍了DataFrame的用法，包括创建、索引、操作和分析数据等方面。通过以上示例代码的介绍，读者可以完整了解DataFrame的概念和用法，并可以灵活运用于数据...
Sort columns by multiple variables 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 passing a column name to .sort_values(). In cases...
df.sort(by_column='n',reverse=True) stop=timeit.default_timer print('Time:',stop-start) --- Time:9.924110282212496 Polars只花费了约10s,这意味着Polars比Pandas快了2.7倍。 下面,我们来试试数据整合的效果,纵向连接。 importtimeit importpandasaspd start...
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 ...
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...
(1)使用df.sort_values(by=, ascending=) 参数: by:指定排序参考的键 单个键或者多个键进行排序 ascending:默认升序 ascending=False:降序 ascending=True:升序 如下: 例一: # 按照开盘价大小进行排序 , 使用ascending指定按照大小排序 data.sort_values(by="open", ascending=True).head() 结果: 例二:...