pandas 的 dataframe 数据对象有两种的排序方式,一种是根据索引标签(index label)排序,另一种是按照指定某一列的值(value)排序,它们分别对应sort_index函数和sort_values函数。 1按索引标签排序 1.1按行索引标签排序 1.2按列索引标签排序 2按值排序 3排序算法 ...
2、sort_values:顾名思义是根据dataframe值进行排序,常用的参数为: sort_values(by,axis=0,ascending=True,inplace=False,kind='quicksort',na_position='last',ignore_index=False,key:'ValueKeyFunc'=None) by:str或者是str的list,需要排序的列名。 ascending:是否为升序排列,默认为True,如果降序需要设定为Fal...
#按列索引倒序排序df.sort_index(axis=1,ascending=False) 2、按值排序 在实际应用中用得最多的应该是根据某一列的值进行排序。在pandas中可以通过sort_value(),在sort_value中可以设定按某个列排序,也可以通过sort_value(by=[]),通过设置by=[‘a’,‘b’]列表来指定多个需要排序的列。 1)对单个列的值...
设置index为None即可。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 df.to_csv('测试数据.csv', encoding='utf-8-sig', index=None) > 8 按指定列排序sort_values sort_values函数,通过by参数可以指定按哪些列进行排序,还可以设置ascending指定排序方式(升序或者降序,默认降序) 代码语言:javascript 代...
sort_index、sort_values,既适用于series也适用于dataframe,sort_index是对标签列执行排序,如果是dataframe可通过axis参数设置是对行标签还是列标签执行排序;sort_values是按值排序,如果是dataframe对象,也可通过axis参数设置排序方向是行还是列,同时根据by参数传入指定的行或者列,可传入多行或多列并分别设置升序降序参数...
sr3 = pd.Series([11,20,10,14], index=['d','c','a','b']) sr1+sr3 如何在两个Series对象相加时将缺失值设为0? sr1.add(sr2, fill_value=0) 灵活的算术方法:add, sub, div, mul 缺失数据:使用NaN(Not a Number)来表示缺失数据。其值等于np.nan。内置的None值也会被当做NaN处理。
Series对象用sort_index排序;而DataFrame利用sort_index方法和sort_values方法排序,sort_index根据索引进行排序,sort_values根据值排序。 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...
df.replace('old_value', 'new_value') # 检查是否有重复的数据 df.duplicated() # 删除重复的数据 df.drop_duplicates()数据选择和切片函数说明 df[column_name] 选择指定的列; df.loc[row_index, column_name] 通过标签选择数据; df.iloc[row_index, column_index] 通过位置选择数据; df.ix[row_index...
【Python学习】 - Pandas学习 sort_value( ),sort_index( )排序函数的区别与使用,按索引对DataFrame或Series进行排序(注意ascending=false的意思是按照降序排序,若
按值排序——sort_value() 对Series进行排序 对DataFrame进行排序 按索引排序——sort_index() sort_index(axis=0, level=None, ascending=True, inplace=False, kind=‘quicksort’, na_position=‘last’,sort_remaining=True) 上述方法中常用参数: axis:轴索引(排序的方向),0表示按index,1表示按columns lev...