# 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(...
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(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...
创建DataFrame创建一个空的DataFrame可以使用以下代码: import pandas as pd df = pd.DataFrame() 如果要创建一个包含数据的DataFrame,需要提供一个字典,字典的键是列名,值是数据列表或数组。例如: df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]}) 数据导入Pandas还提供了很多用于导入数据的函...
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 ...
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...
- 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...
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 ...
2.查看DataFrame的index,columns以及values a.index ; a.columns ; a.values 即可 3.describe()函数对于数据的快速统计汇总 a.describe()对每一列数据进行统计,包括计数,均值,std,各个分位数等。 4.对数据的转置 a.T 5.对轴进行排序 a.sort_index(axis=1,ascending=False); ...
df = pd.DataFrame(data) a = df['Age'].mean()# 计算 'Age' 列的平均值 b = df.sort_values(by='Age', ascending=False)# 按 'Age' 列排序,ascending=True是从小到大,ascending=False是从大到小 print(a) print(b) # 运行结果 ''' ...