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: ...
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,...
#法一:简单粗暴:df2.index=range(len(df2))# 输出df2:a b c d01617181911213141528910113456740123 #法二:df2=df2.reset_index(drop=True)# drop=True表示删除原索引,不然会在数据表格中新生成一列'index'数据# 输出df2:a b c d01617181911213141528910113456740123 ...
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...
设置index为None即可。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 df.to_csv('测试数据.csv', encoding='utf-8-sig', index=None) > 8 按指定列排序sort_values sort_values函数,通过by参数可以指定按哪些列进行排序,还可以设置ascending指定排序方式(升序或者降序,默认降序) 代码语言:javascript 代...
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...
df_inner.sort_values(by=['age']) 4、按照索引列排序: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 df_inner.sort_index() 5、如果prince列的值>3000,group列显示high,否则显示low: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 df_inner['group'] = np.where(df_inner['price'] > ...
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)...
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...