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...
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 选取单独列 选取多列 DataFrame选取行 通过行索引标...
obj = pd.Series([4,7, -5,3,7, np.nan],index=index) obj.value_counts() AI代码助手复制代码 输出结果为: 7.0 2 3.0 1 -5.0 1 4.0 1 dtype: int64 6 排序 Series.sort_values Series.sort_values(self, axis=0, ascending=True, inplace=False, kind='quicksort', na_position='last') AI...
.sort_values()方法, 按值排序..sort_index()方法, 按索引排序. importpandasaspdlst=[1,3,2]s=pd.Series(lst,index=list("abc"))print(s)s2=s.sort_values()# 按值对s排序, 默认升序print(s2)s3=s2.sort_index()# 按索引对s2排序, 默认升序print(s3) 4. Series对齐 Series之间的运算会按照index...
index = ['Bob', 'Steve', 'Jeff', 'Ryan', 'Jeff', 'Ryan'] obj = pd.Series([4, 7, -5, 3, 7, np.nan],index = index) obj.value_counts() 输出结果为:7.0 2 3.0 1-5.0 1 4.0 1dtype: int646 排序Series.sort_valuesSeries.sort_values(self, axis=0, ascending=True, inplace=...
in运算,判断键在不在Series中,返回布尔值。get也可以判断,但不会报错! ’a’ in sr 键索引:sr['a'], sr[['a', 'b', 'd']],也支持切片 当用标签去切片的时候,是可以取到结果的!原因:数组是有序的!并且切片得到的结果不同于数组的切片是顾头顾尾! 不同点:for 循环得到的是values值而不是索引!
pd模块提供了丰富的函数和方法来筛选和排序数据。例如,可以使用pd.loc[]或pd.iloc[]来选取特定的行和列,使用pd.isin()函数根据条件筛选数据,使用pd.sort_values()函数对数据进行排序等。 4. 数据统计和分析 pandas库提供了许多函数和方法用于数据统计和分析。可以使用pd.describe()函数获取数据的统计描述信息,使用...
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...
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); 其中axis=1表示对所有的columns进行排序,下面的数也跟着发生移动。后面的...
重排序(按值排序): pd. sort._values 排序完成后我碰到了个问题,由于之前用 margins 参数在 pivot_table 中生成了合计行,因此在进行 sort_values时合计行因为数值是最大的,就跑到了最上面,而我想按照惯例把合计行放到最下面。想到的办法是先得到一个不含合计行的 index ,然后再把“合计”单独加到index 的末尾...