在pandas>=1.1.0中,您可以使用.sort_values方法的key参数来编写lambda函数,该函数定义您喜欢的自定义顺序。 要做到这一点,您只需要定义一个自定义字典与您想要的顺序 custom_dict = {'new': 0, 'fix': 1, 'error': 2}df.sort_values(by=['col3'], key=lambda x: x.map(custom_dict)) 在一组列...
specific_column_loc = df.loc[('A', 1), 'data'] multiple_index_loc = df.loc[[('A', 1), ('B', 2)]] # 使用 iloc 方法进行选择和切片 single_element_iloc = df.iloc[0] slice_iloc = df.iloc[0:2] specific_column_iloc = df.iloc[0, 0] # 布尔索引和 iloc 一起使用不太常见,...
sort_values('yearJoined') print('{}\n'.format(sort1)) # Sort the DataFrame by employeeID in descending order sort2 = df.sort_values('employeeID', ascending=False) print('{}\n'.format(sort2)) employeeID yearJoined department salary 0 emp001 2020 HR 55000 1 emp002 2018 IT 62000 2...
更改了Index和MultiIndex处理元数据(levels、labels和names)的方式 (GH 4039): # previously, you would have set levels or labels directly>>>pd.index.levels = [[1,2,3,4], [1,2,4,4]]# now, you use the set_levels or set_labels methods>>>index = pd.index.set_levels([[1,2,3,4], ...
sortorder 一个整数,用于确定多索引级别的排序顺序。 copy 布尔值,用于指定是否复制 levels 和 codes, 默认为 False。 verify_integrity 布尔值,用于检查新的 MultiIndex 是否有效,默认为 True。 dtype 设置索引数据类型。 使用示例: import pandas as pd # 通过列表的列表创建 MultiIndex multi_index_from_arrays ...
concat(objs: 'Iterable[NDFrame] | Mapping[Hashable, NDFrame]', axis=0, join='outer', ignore_index: 'bool' = False, keys=None, levels=None, names=None, verify_integrity: 'bool' = False, sort: 'bool' = False, copy: 'bool' = True) -> 'FrameOrSeriesUnion' ...
sort_index()默认是axis=0,ascending=True,对行进行排序,升序排列。如果要对列进行排序,并设成降序,就是df.sort_index(axis=1, ascending=False)~Sorting by values3) Selection pandas中访问数据的主要方式有:.at, .iat, .loc, .iloc, .ix 原文没有提供.ix的例子,简单介绍一下~ loc是根据标签索引,iloc...
使用value_counts提取公共IP地址,然后将它们添加到common_ips列: import pandas as pdimport pathlib# Parse all log filesdata = {}for logfile in pathlib.Path('/var/logs').glob('log*'): df = pd.read_csv(logfile, squeeze=True).drop_duplicates() \ .sort_values().reset_index(drop=True) ...
The sort_values() method sorts the DataFrame by the 'category' column in ascending order and the 'unit_price' column in descending order. This is useful for hierarchical sorting. Sorting by a Custom OrderThis example demonstrates how to sort a DataFrame using a custom order for a specific ...
...如果没有标题行,则删除代码后面的部分。...如果只想删除指定列(例如第1、2、3列)中的重复项,那么可以使用下面的代码: Sub DeDupeColSpecific() Cells.RemoveDuplicates Columns:=Array...(1, 2, 3), Header:=xlYes End Sub 可以修改代码中代表列的数字,以删除你想要的列中的重复行。