按值排序:根据某一列的值对整个 DataFrame 进行排序。 应用场景 按列名排序常用于数据整理和预处理阶段,以便更好地组织和查看数据。 示例代码 以下是一个示例代码,展示如何根据列名对 Pandas DataFrame 进行列排序: 代码语言:txt 复制 import pandas as pd # 创建一个示例 DataFrame data = {
4、多级索引的值排序 索引名字排序 df.sort_index(level=0, axis=1, ascending=True) # 对列索...
当列是多级索引时,必须明确排序,并完全指定所有级别到by。 In [344]: df1.columns = pd.MultiIndex.from_tuples(...: [("a", "one"), ("a", "two"), ("b", "three")]...: )...:In [345]: df1.sort_values(by=("a", "two"))Out[345]:a bone two three0 2 1 52 1 2 31 1...
neighborhoods[("Services","Schools")].unique() 2. 排序 按多级index按顺序排:neighborhoods.sort_index() 自定义升降序: neighborhoods.sort_index(ascending=[True,False,True]).head() 自定义参与排序: # The two lines below are equivalentneighborhoods.sort_index(level=[1,2]).head()neighborhoods.sort...
2. 对列名进行排序 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 # 读取movie数据集 In[12]: movie = pd.read_csv('data/movie.csv') In[13]: movie.head() Out[13]: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 # 打印列索引 In[14]: movie.columns Out[14]: Index(['color',...
Numpy当中我们已经讲过使用索引选取序列和切片选择,pandas也支持类似的操作,也可以直接使用列名、行名称,甚至组合使用。 2.2.1 直接使用行列索引(先列后行) 获取’2018-02-27’这天的’open’的结果: # 直接使用行列索引名字的方式(先列后行) data['open']['2018-02-27'] 23.53 # 不支持的操作 # 错误 dat...
df.sort_index(axis=1,ascending=False)# 按列名索引降序z y x排列 df.sort_values(by='y')# 按y列的数值排序 df.sort_values(by=['y','z'])# 先参照y列,再z列排序 1. 2. 3. 4. 5. 6. 排名 排名rank()和排序类似,但会自动生成一个排名号。
在这个例子中,我们使用agg函数同时计算了每个城市的平均年龄、最大年龄、平均薪资、最低薪资和最高薪资。结果是一个多级列的DataFrame,其中第一级列是原始列名,第二级列是应用的聚合函数。 3.2 使用自定义函数 Agg函数也支持使用自定义函数进行聚合操作。
on:当left和right有相同的列名时,默认按照相同的列名进行合并,可以指定一个列表,当表格中有两个以上相同的列名时。 left_on和right_on:分别指定左边表格参照列和右边表格参照列,适用于参照列名称不一致的情况。可以为列表,对应的对方表格中也必须是列表或多级索引。 suffixes:是否添加后缀,如果left和right有相同的列...