# 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(...
pandas中的sort_values函数类似于 SQL 中的order by,可以将数据集依据特定的字段进行排序。 可根据列数据,也可以根据行数据排序。 一、介绍 使用语法为: df.sort_values(by='xxx', axis=0, ascending=True, inplace=False, kind='quicksort', na_position='last', ignore_index=False, key=None) 1. 2....
import pandas as pd df = pd.DataFrame([[1, 2, 'March'],[5, 6, 'Dec'],[3, 4, 'April']], columns=['a','b','month']) df['month_cat_ordered'] = pd.Categorical(df.month, ['March', 'April', 'Dec'], ordered=True) df.sort_values('month_cat_ordered') abmonthmonth_cat...
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[df[col] > 0.5]:选择col列的值大于0.5的行 df.sort_values(col1):按照列col1排序数据,默认升序排列 df.sort_values(col2, ascending=False):按照列col1降序排列数据 df.sort_values([col1,col2], ascending=[True,False]):先按列col1升序排列,后按col2降序排列数据 ...
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...
import pandas as pd data = { 'Name': ['John', 'Emma', 'Mike', 'Sophia'], 'Age': [25, 28, 22, 30], 'Salary': [5000, 6000, 4500, 7000] } df = pd.DataFrame(data) 要对Age列进行升序排序,可以使用以下代码: python sorted_df = df.sort_values(by='Age') print(sorted_df) ...
df.value_counts() --按值计数 df.['a'] = df['b'].apply(lambda x:x0) --DataFrame中的True/False 通过g.size()可以看到被groupby之后的数据,得到的是一个Series 1、Series的排序: 1)对值进行排序 Series.sort_values() ---直接对Series的值进行排序 ...
pd.DataFrame的sort_values方法排序问题 技术标签:技术文档 在进行LDA主题分析时,希望对生成主题下的词语按主题号为主序,按词语强度为辅序进行排序,数据是以dataframe格式组织。如下两行代码为排序思路,结果怎么都不带排序的。泪奔! dfTopic=pd.DataFrame(tt_list,columns=['Topic','keywords','Freq']) ......
7 df['a']#取a列 8 df[['a','b']]#取a、b列 9 10 #ix可以用数字索引,也可以用index和column索引 11 df.ix[0]#取第0行 12 df.ix[0:1]#取第0行 13 df.ix['one':'two']#取one、two行 14 df.ix[0:2,0]#取第0、1行,第0列 ...