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) #
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’, 1 or ‘columns’}, default 0 ascending:bool or ...
在sort_index中,可以传入axis参数和ascending参数进行排序,默认按索引升序排序,当为frame1.sort_index(axis=1, ascending=False)表示在列上降序排列。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 frame1 = pd.DataFrame(np.arange(8).reshape((2, 4)), index = ['three', 'one'], columns = [...
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"。
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...
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 ...
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 ...
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,...
forcolindf1.columns: df1[col] = df1[col].str.extract(pat='\(([0-9]{1,}(?:\.[0-9]+)?)\)') # 剔除无用索引,重新排序 df1.index = df1.index.droplevel(level=0) df1.reset_index.sort_values(by='姓名',ascending=True).reset_index(drop=True) ...