pd.dataframe排序 文心快码BaiduComate 在pandas中,对DataFrame进行排序通常使用sort_values方法。下面我将详细解释如何使用该方法对DataFrame进行排序,并提供一些示例代码。 1. 按照单一列排序 假设我们有一个DataFrame,包含以下数据: python import pandas as pd data = { 'Name': ['John', 'Emma', 'Mike', '...
df.sort_values('gdp')#单个df.sort_values(['gdp','p'],ascending=False)#两个,降序 示范代码2 importpandasaspd df=pd.DataFrame({'p':[59000000,65000000,434000,434000,434000,337000,11300,11300,11300],'gdp':[1937894,2583560,12011,4520,12128,17036,182,38,311],'alpha-2':["IT","FR","MT...
df.sort_values(by='col1', na_position='first') # 依据第二、三列倒序 df.sort_values(by=['col2', 'col3'], ascending=False) # 替换原数据 df.sort_values(by='col1', inplace=True) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 按行排序 # 按照索引值为0的行 即第一行的值来降序 x = pd.Da...
# 依据第一列排序 并将该列空值放在首位df.sort_values(by='col1', na_position='first')# 依据第二、三列倒序df.sort_values(by=['col2','col3'], ascending=False)# 替换原数据df.sort_values(by='col1', inplace=True) 按行排序 # 按照索引值为0的行 即第一行的值来降序x = pd.DataFrame(...
sort_values(by="RATIO", ascending=True) print("===The dataframe sort by RATIO===") print(df1) df1 = df1.sort_values(by="PERCENT", ascending=True) print("===The dataframe sort by PERCENT===") print(df1) Issue Description This is what the code out. And when the dataframe is ...
df = df.sort_values(by='B') 数据聚合和分组操作Pandas还提供了很多用于数据聚合和分组的函数,例如groupby可以对数据进行分组,sum可以计算每组的和,mean可以计算每组的平均值等。例如,要计算列A每组的平均值,可以使用以下代码: df = df.groupby('B').mean() 以上就是Pandas库中pd.DataFrame的一些基本用法。通...
To be more specific, sort_values doesn't respect the key parameter for categorical series. Sorting does work as expected if the categorical is ordered using the ordered param: import pandas as pd df = pd.DataFrame([[1, 2, 'March'],[5, 6, 'Dec'],[3, 4, 'April']], columns=['a...
DataFrame中排序改变行索引(sort_values) DataFrame删除原索引(drop) 索引和选取 Series可以通过0-N-1(N是数据长度)来进行索引,也可以通过设置的索引标签来进行索引 DataFrame选取列 通过列索引标签或以属性的方式可以单独获取DataFrame的列数据,返回的数据为Series结构 ...
- info():用来显示pd.DataFrame的基本信息,包括行数、列数、列的数据类型等。 - describe():用来显示pd.DataFrame的统计信息,包括计数、均值、标准差等。 - drop():用来删除某些行或列。 - sort_values():用来对数据进行排序。 - groupby():用来对数据进行分组。 - merge():用来对两个数据框进行合并。 4...
In [9]: df_mask = pd.DataFrame({'AAA': [True] * 4, ...: 'BBB': [False] * 4, ...: 'CCC': [True, False] * 2}) ...: In [10]: df.where(df_mask, -1000) Out[10]: AAA BBB CCC 0 4 -1000 2000 1 5 -1000 -1000 ...