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...
random.randn(4,5),columns=columns) hier_df.groupby(level='city',axis=1).count() 分组之后产生一个GroupBy对象,这个对象支持迭代,是一个由(分组名,数据块)组成的二元组: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 for name,group in df.groupby('key1'): print(name) print(group) group...
index,columns=['category','size'])) 8、将完成分裂后的数据表和原df_inner数据表进行匹配 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 df_inner=pd.merge(df_inner,split,right_index=True, left_index=True) 五、数据提取 主要用到的三个函数:loc,iloc和ix,loc函数按标签值进行提取,iloc按位置...
Given a DataFrame, we have to sort columns based on the column name.Submitted by Pranit Sharma, on April 28, 2022 Sorting refers to rearranging a series or a sequence in particular fashion (ascending, descending or in any specific pattern)....
这里提到了index和columns分别代表行标签和列标签,就不得不提到pandas中的另一个数据结构:Index,例如series中标签列、dataframe中行标签和列标签均属于这种数据结构。既然是数据结构,就必然有数据类型dtype属性,例如数值型、字符串型或时间类型等,其类型绝大多数场合并不是我们关注的主体,但有些时候值得注意,如后文中...
这就要用到 pandas 中的 sort_values() 函数。 一、 按列的值对数据排序 先来看最常见的情况。 1.按某一列的值对数据排序 以下面的数据为例。 import pandas as pd df_col = pd.DataFrame({'Name':['Paul','Richard', 'Betty', 'Philip','Anna'], 'course1':[85,83,90,84,85], 'course2...
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...
for col in ps_data.columns: ps_data[col] = ps_data[col].apply(apply_md5) 查看运行结果: 总结 a. 读取数据速度排名:Polars > pySpark >> Pandarallel > Pandas > Modin b. Apply函数处理速度排名: pySpark > Polars > Pandarallel >> Modin > Pandas c. 在处理Apply函数上,Modin和Pandarallel并不...
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) ...
from natsort import natsort_key out = df.sort_index(axis=1, key=natsort_key) 或者使用np.lexsort进行手动排序: idx = df.columns.str.split('_Q', expand=True, n=1) order = np.lexsort([idx.get_level_values(1).astype(float), idx.get_level_values(0)]) out = df.iloc[:, order] ...