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...
name_column = df['Name']行的选择：可以使用df.loc[]或df.iloc[]来选择DataFrame中的行，通过标签或位置进行选择。通过标签选择行：row = df.loc[0]通过位置选择行：row = df.iloc[0]条件选择：可以使用布尔条件对DataFrame进行筛选，如df[df['column_name'] > 5]将选择列中大于5的行。比如：选择年龄...
2. 按值排序 sort_values(by='column name') 根据某个唯一的列名进行排序,如果有其他相同列名则报错。 df4 = pd.DataFrame(np.random.randn(3, 5))print(df4)#按值排序df4_vsort = df4.sort_values(by=0, ascending=False)print(df4_vsort) 0 1 2 3 40-0.579405 1.055458 -2.274356 -1.215769 1....
=Table.Combine(Table.Group(源,"组别",{"r",each Table.AddIndexColumn(_," 分组索引",1,1)} ...
df[df['ColumnName'] > value] df[df['Age'] > 25] 多条件选择 df[(df['Column1'] > value1) & (df['Column2'] == value2)] df[(df['Age'] > 25) & (df['Status'] == 'Active')] 8、排序数据 df.sort_values(by='ColumnName', ascending=False)df.sort_values(by='Salary', as...
df.ix[row_index, column_name] # 选择指定的列 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...
import pandas as pd # 读取csv文件并创建DataFrame对象 df = pd.read_csv('file.csv') # 对列名进行排序 df.sort_index(axis=1, inplace=True) # 对数据进行排序 df.sort_values(by='column_name', inplace=True) Pandas的优势在于它提供了丰富的数据处理和分析功能,可以快速高效地处理大规模数...
dataframe.sort_index(axis = 1) sort_values方法 该方法根据数据进行排序,可以分为sort column和sort by column,注意加以区分。 sort 这种方法是从DataFrame中挑取出来具体的列,然后对该行进行排序。操作的是特定的行 dataframe.colname.sort_values()dataframe.colname.sort_values(ascending=False)dataframe["colna...
1#选取等于某些值的行记录 用 ==2df.loc[df[‘column_name’] ==some_value]34#选取某列是否是某一类型的数值 用 isin5df.loc[df[‘column_name’].isin(some_values)]67#多种条件的选取 用 &8df.loc[(df[‘column’] == some_value) &df[‘other_column’].isin(some_values)]910#选取不等于...
对数据进行排序:可以使用sort_values()方法来对DataFrame数据进行排序。例如,可以使用df.sort_values(by='column_name', ascending=True)来按照某一列的值进行升序排序。对数据进行筛选:可以使用布尔索引来筛选DataFrame中满足特定条件的数据。例如,可以使用