ind = data.sum(axis=1).sort_values(ascending=False).index data = data.loc[ind,:] data.reset_index() 注意:有时候 reset_index 方法会重新定义一个index列,此时可用 data.index = range(data.shape[0]) ## 参数 DataFrame.sort_values(by, axis=0, ascending=True, inplace=False, kind='quickso...
使用drop()方法可以删除指定位置的索引。 使用sort_index()方法可以按值对索引进行排序。 索引切片:使用切片可以快速选择数据的一部分。例如,df[1:4]会选择DataFrame中索引为1、2、3的行。 排序: 使用sort_values()方法可以根据值对数据进行排序。 使用sort_index()方法可以根据索引对数据进行排序。 位置和标签: ...
shenpi.sort_values(by=['apply_date'],ascending=True,inplace=True) shenpi.reset_index(drop = True)
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,...
df_sale=df.groupby('区域')['销售额'].sum().sort_values(ascending=False).reset_index() ...
df.sort_values(['总分数','班级'],ascending=[False,True])辅助运算 如果要根据原始数据做一个辅助列进行计算，比如这里求总分数的平均值，使用assign函数添加一个平均值字段进行计算，得出平均值为359分。df.assign(平均值=df['总分数'].mean())如果需要对总分数按照分数段分组，我们同样可以添加辅助列，比如...
df.set_index(“date”,drop=False) 1. 3. 一些操作后重置索引 在处理 DataFrame 时,某些操作(例如删除行、索引选择等)将会生成原始索引的子集,这样默认的数字索引排序就乱了。如要重新生成连续索引,可以使用reset_index方法。 复制 >>>df0=pd.DataFrame(np.random.rand(5, 3),columns=list("ABC"))>>>df...
如果我们希望索引不跟着排序变动,同样需要在`sort_values`方法中设置一下参数`ignore_index`即可。```python>>>df0.sort_values("A")ABCteam30.0397380.0084140.226510Y10.3428950.2079170.995485X20.3787940.1609130.971951Y00.5480120.2885830.734276X40.5810930.7503310.133022Y>>>df0.sort_values("A",ignore_index=True)...
eq(index|-index) 2019-12-09 14:38 − eq(index|-index) 概述 获取当前链式操作中第N个jQuery对象,返回jQuery对象,当参数大于等于0时为正向选取,比如0代表第一个,1代表第二个。当参数为负数时为反向选取,比如-1为倒数第一个,具体可以看以下示例。类似的有get(index),不过get(index)返回的是... 佰...
df.set_index(“date”, inplace=True) 如果要保留将要被设置为索引的列,可以设置drop=False。 df.set_index(“date”, drop=False) 3. 一些操作后重置索引 在处理 DataFrame 时,某些操作(例如删除行、索引选择等)将会生成原始索引的子集,这样默认的数字索引排序就乱了。如要重新生成连续索引,可以使用reset_ind...