group_order = ['C', 'B', 'A'] def custom_sort_group(x): return group_order.index(x) df_sorted = df.sort_values(by=['group', 'score'], key=lambda x: x.map(custom_sort_group)) print(df_sorted) Python Copy输出为:name group score 4 Eve C 95 1 Bob B 90 2 Cathy B 75...
df.sort_values(['month','day_of_week']) 按ustomer_id,month和day_of_week排序。 df.sort_values(['customer_id','month','day_of_week']) 就这样,谢谢你的阅读。 请在我的Github上导出笔记本以获取源代码:https://github.com/BindiChen/machine-learning/blob/master/data-analysis/017-pandas-custom...
首先,可以使用Categorical类型将列转换为有序的类别类型,然后使用sort_values()函数对该列进行排序。以下是一个示例代码: 代码语言:txt 复制 # 创建一个自定义顺序的类别列表 custom_order = ['value3', 'value2', 'value1'] # 将列转换为Categorical类型,并指定自定义顺序 df['column_name'] = pd....
sort_mapping = df_mapping.reset_index().set_index('size') 1. 2. 3. 4. 5. 之后,使用sort_mapping中的映射值创建一个新的列 size_num。 df['size_num'] = df['size'].map(sort_mapping['index']) 1. 最后,按新的列大小对值进行排序。 df.sort_values('size_num') 1. 这当然是我们的工...
sort_values() key = lambda x:x.map(custom_sort_order) 下面这个函数用的好,学习 importpandasaspd# 创建一个包含学生姓名、班级和分数的DataFramedata={'姓名':['张三','李四','王五','赵六'],'班级':['2班','1班','3班','1班'],'分数':[90,85,95,80]}df=pd.DataFrame(data)# 定义一...
# 定义自定义排序顺序 custom_order = ['C', 'A', 'B', 'D'] # 定义一个映射函数,将类别映射到一个可排序的数值 def category_to_order(category): return custom_order.index(category) 4. 应用自定义排序规则到DataFrame 现在我们可以使用apply方法和sort_values函数来实现自定义排序。 python # 应用...
= {'March': 0, 'April': 1, 'Dec': 3} # Convert 'month' column to Categorical with custom order df['month'] = pd.Categorical(df['month'], categories=custom_dict.keys()) # Sort DataFrame based on the custom order df.sort_values(by='month', key=lambda x: x.map(custom_dict))...
df2.values 28. 查看 DataFrame 的统计数据 df2.describe() 29. DataFrame 转置操作 df2.T 30. 对 DataFrame 进行按列排序 df2.sort_values(by='age') # 按 age 升序排列 31. 对 DataFrame 数据切片 df2[1:3] 32. 对 DataFrame 通过标签查询(单列) df2['age'] df2.age # 等价于 df2['age']...
index:行索引,传入原始数据的列名 原始数据的哪一个列作为新生成df中行索引 columns:列索引,传入原始数据的列名 原始数据的哪一个列作为新生成df中列名 values: 要做聚合操作的列名 aggfunc:聚合函数 custom_info.pivot_table(index = '注册年月',values = '会员卡号',aggfunc = 'count') 显示结果: ...
通过将已知值Map到预定义顺序来创建中间desc_order列,然后对 Dataframe 进行排序