sort_values(key=lambda x: x.str.lower(),ascending=False) # 按索引列的字符串的小写降序排列 1.2 DataFrame.sort_values() by:str or list of str || Name or list of names to sort by. # by是区别于Series的部分 axis:{0 or ‘index’,
Pandas的索引对象负责管理轴标签和其他元数据,索引对象不能修改,否则会报错。也只有这样才能保证数据的准确性,并且保证索引对象在多个数据结构之间进行安全共享。 我们可以直接查看索引有哪些。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 df2=pd.DataFrame(data,columns=['city','year','name'],index=['a...
random.randn(10,2),index=[1,4,6,2,3,5,9,8,0,7],columns = ['col2','col1']) # 按标签排序 sorted_df=unsorted_df.sort_index() # 排序顺序desc unsorted_df.sort_index(ascending=False) # 按列排列 unsorted_df.sort_index(axis=1) # 按值排序 unsorted_df.sort_values(by='col1') ...
举例说明: #构建新数据集unsorted_df = pd.DataFrame(np.random.randn(10,2),index=[1,4,6,2,3,5,9,8,0,7],columns = ['col2','col1']) #按照行标签进行排序unsorted_df.sort_index() unsorted_df.sort_index(axis=0) #按照行标签降序排序unsorted_df.sort_index(ascending=False) #按照列标签...
DataFrame.sort_values(by,axis=0,ascending=True,inplace=False,kind='quicksort',na_position='last')axis:{0or‘index’,1or‘columns’},default0,默认按照列排序,即纵向排序;如果为1,则是横向排序。 by:strorlistofstr;如果axis=0,那么by="列名";如果axis=1,那么by="行名"。
You can sort the rows by passing a column name to .sort_values(). In cases where rows have the same value (this is common if you sort on a categorical variable), you may wish to break the ties by sorting on another column. You can sort on multiple columns in this way by passing ...
df = df.rename(columns={'name': '姓名', 'age': '年龄', 'gender': '性别', 'score': '成绩'}) # 按成绩排序 df = df.sort_values(by='成绩', ascending=False) # 按性别分组并计算平均年龄和成绩 grouped = df.groupby('性别').agg({'年龄': 'mean', '成绩': 'mean'}) # 选择成绩...
在使用 DataFrame 的过程中,经常会遇到修改列名,索引名等情况。使用 rename 轻松可以实现。修改列名只需要设置参数 columns 即可。 将钢铁侠和索尔的身高改为170 生成一列字符串格式的身高列 更改索引列名称 修改列标签,将年龄改为age,城市改为city,性别改为sex ...
pandas 数据排序.sort_index()和.sort_values() importpandasaspd df=pd.DataFrame(……) 说明:以下“df”为DataFrame对象。 1. 2. 3. 1. df. sort_values() 作用:既可以根据列数据,也可根据行数据排序。 注意:必须指定by参数,即必须指定哪几行或哪几列;无法根据index名和columns名排序(由.sort_index()...
可以使用df.columns命令对数据字段进行预览 df.columns 使用df.dtypes命令查看数据类型,其中,日期是日期型,区域为字符型,销售数为数值型。 df.dtypes 使用df.info()命令查看查看索引、数据类型和内存信息。 df.info() 对数据做基本的描述统计可以有以下特征: 数据包含7409行数据,客户平均年龄为42岁,最小年龄22岁,...