使用sort_values函数排序，by后面跟排序的字段，默认为升序排列，ascending=False可将字段设为降序排列，这...
df['Date'] =pd.to_datetime(df.Date) df= df.sort_values(by='Date', ascending=True) df.index= df['Date'] ② 利用 datetime.timedelta 自动计算。假设我们需要以7天为单位来处理数据,我们设置好起始时间,然后利用datetime.timedelta 帮助我们计算终止时间(7天后的日期)。然后取出这范围内的数据即可。 sta...
#使用sort_values()根据累计确诊人数的进行降序重排,并列出排名前10的国家信息; df.sort_values('total_confirm',ascending=False)[:10] name lastUpdateTime total_confirm total_dead total_heal 9 美国2020-04-17 15:01:45 677146 34641 56159 168 西班牙 2020-04-18 00:00:31 188068 19478 74797 160 意...
df.drop('Type', axis='columns') 18.dataframe取差集:A-B 先把B表append到A,再用去重函数删除(选择不保留模式),得到的结果就是两表的差集A-B: dfC=dfA.append(dfB).drop_duplicates(keep=False) 19.多列排序 enddf=newdf.sort_values(['date','Buypower'],ascending=[True,False]) 20.数组差集 ...
DateFrame 获取列数据:df_obj[col_idx]或df_obj.col_idx; 增加列数据:df_obj[new_col_idx] = data; 删除列:del df_obj[col_idx]; 按值排序:sort_values(by = “label_name”) 常用方法: Count非NA值得数量 describe 针对Series或各DataFrame列计算汇总统计 min/max 计算最小值/最大值 argmin/argmax...
# 假设 df 是已加载的销售数据 DataFrame top_5_subcategories_chained=(df[df['Category']=='Electronics']#1.筛选.groupby('Sub-Category')#2.分组.agg(#3.聚合 TotalSales=('Sales','sum'),AverageProfit=('Profit','mean')).sort_values(by='TotalSales',ascending=False)#4.排序.head(5)#5.取前...
df['animal'].value_counts() 19.先按age降序排列,后按visits升序排列 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 df.sort_values(by=['age', 'visits'], ascending=[False, True]) 20.将priority列中的yes, no替换为布尔值True, False 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 ...
# 自定义排序顺序custom_order=pd.CategoricalDtype(['C','B','A'],ordered=True)df['grade']=df['grade'].astype(custom_order)print("\n自定义顺序排序:\n",df.sort_values('grade')) 1. 2. 3. 4. 7. 分类数据分组 7.1 分组统计
将数据按照高端人才得分降序排序,展示前10位 df.sort_values(['高端人才得分'],ascending=False).head(10) 6-分列排名 查看各项得分最高的学校名称 df.iloc[:,3:].idxmax() 7-统计信息|均值 df['总分'].mean() 8-统计信息|中位数 df['总分'].median() 9-统计信息|众数 df['总分'].mode() 10-...
df.sort_values("col3",inplace=True) 16.反转df的行 df.iloc[::-1, :] 17.按照多列对数据进行合并 pd.merge(df1,df2,on=['key1','key2']) 18.按照多列对数据进行合并(左连接) pd.merge(df1, df2, how='left', on=['key1', 'key2']) 19.查看数据中一共有多少列 df.shape[1] 20....