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...
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....
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...
例如,df.loc[df['column_name'] > value]将返回指定列值大于给定值的行。 排序数据:使用sort_values函数可以对数据进行排序。例如,df.sort_values(by='column_name')将按照指定列对数据进行升序排序。 数学运算:您可以使用标准的数学运算符(如加、减、乘、除)对数据进行计算。例如,df['new_column'] = df[...
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...
使用[]操作符:[]操作符可以通过列名来选择数据,类似于字典的取值操作。如果想要提取某一列并保留索引,可以使用[]操作符,并将列名作为参数传入。例如,假设DataFrame对象名为df,想要提取名为column_name的列并保留索引,可以使用以下代码:column = df['column_name']这样提取的column对象将保留原始DataFrame的索引。
在Pandas中,我们可以使用`sort_values()`方法的`key`参数来实现按照特定条件排序。示例如下: ```python df.sort_values(by='column_name', key=lambda x: x.str.lower()) ``` 上述代码中,`column_name`表示需要排序的列的名称,`key`参数接收一个函数,该函数将应用于需要排序的列的数据,用于生成排序的...
Table.AddIndexColumn(_," 分组索引",1,1)} )[r]D01 | WPS中的Pandas Pandas相对要简单一些，直接...
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) # 修改生效s.sort_values(na_position='first') # 空值在前# df按指定...
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...