sort_values(by='value') df2 实例4 分组大小绘图 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt df = pd.DataFrame({ 'value':[20.45,22.89,32.12,111.22,33.22,100.00,99.99], 'product':['table','chair','chair','mobile phone','table'...
排序sort_values,默认是升序asc 操作某个列属性,通过属性的方式df.column 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 df.groupby("occupation").age.mean().sort_values(ascending=False) # 默认是升序 # df.groupby(df["occupation"]).age.mean().sort_values(ascending=False) # df.groupby(by="...
# 使用groupby进行分组,并对每个分组的'sales'列进行降序排序sorted_groups = df.groupby('category').apply(lambda x: x.sort_values(by='sales',ascending=False))# 查看排序后的结果sorted_groups 我们使用apply+lambda方法对分组后的数据进行了排序,当然,我们也可以先排序后分组,使用以下代码: sorted_groups1 ...
sort_values(by=['group', 'value'], ascending=[False, False], inplace=True) data = data.groupby('group').nth[0] data 2、求每组的平均值 分组求每组的均值,求和、中位数、方差等操作同理。 import pandas as pd data = pd.DataFrame({'group': ['a', 'a', 'a', 'a', 'b', 'b',...
...:df= x.sort_values(by ='age',ascending=True) ...: returndf.iloc[-1,:] ...: In [39]: oldest_staff = data.groupby('company',as_index=False).apply(get_oldest_staff) In [40]: oldest_staff Out[40]: company salary age0A23331B21402C4335 ...
由于字典结构没有sort_values()函数,因此不能在分组之后进行排序,但是可以首先对DataFrame进行排序,然后再对DataFrame进行分组。 group=df.sort_values('salary').groupby('company') list(group) 参考文档: Pandas教程 | 超好用的Groupby用法详解 pandas.DataFrame.groupby ...
...: df = x.sort_values(by ='age',ascending=True) ...:returndf.iloc[-1,:] ...: In [39]: oldest_staff = data.groupby('company',as_index=False).apply(get_oldest_staff) In [40]: oldest_staff Out[40]: company salary age ...
最简单的排序可以使用sort_values()方法: # 创建示例数据data={'name':['Alice','Bob','Charlie','David'],'age':[25,30,35,28],'salary':[50000,60000,70000,55000]}df=pd.DataFrame(data)# 按年龄升序排序df_sorted=df.sort_values('age')print("Sorted by age (ascending):\n",df_sorted)# ...
...: df = x.sort_values(by = 'age',ascending=True) ...: return df.iloc[-1,:] ...: In [39]: oldest_staff = data.groupby('company',as_index=False).apply(get_oldest_staff) In [40]: oldest_staff Out[40]:
[In]df.sort_values('C', ascending=False).groupby('B').head(2)[Out]ABC34a20100313b20090202a20080125b200704 AI代码助手复制代码 总结: 1、方案二,即先排序再groupby取值更方便 2、pandas中API众多,在实际使用时要捋清各步骤返回值的类型以方便记忆和联想 ...