# 按第一列降序 第二列升序排列df.sort_values(by=['col1','col2'], ascending=[False,True]) 索引重置 df.sort_values(by='col1', ignore_index=True) key参数解释 data1 = pd.DataFrame({'col1': [2,1,9,8,7,4],'col2': [0,1,9,4,2,3],'col3': ['a','e','F','B','c'...
2. 使用sort_values()函数对数据进行排序 sort_values()方法可以对DataFrame的某一列或多列进行排序。默认情况下,排序是升序的,但你可以通过ascending参数来指定降序排序。 单列排序 python #按Age列升序排序 sorted_df_age_asc = df.sort_values(by='Age') #按Age列降序排序 sorted_df_age_desc = df.sort...
填充缺失值(method参数实现,ffill为向前填充,bfill为向后填充) DataFrame重新索引行 DataFrame重新索引列 reindex函数参数 更换索引 DataFrame中将列数据作为行索引(set_index) DataFrame中恢复默认的行索引(reset_index) 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...
5.排序后重置索引 当用sort_value排序方法时也会遇到这个问题,因为默认情况下,索引index跟着排序顺序而变动,所以是乱雪。如果我们希望索引不跟着排序变动,同样需要在sort_values方法中设置一下参数ignore_index即可。 >>> df0.sort_values("A") A B C team 3 0.039738 0.008414 0.226510 Y 1 0.342895 0.207917 ...
sort_values(by=['month'], key=lambda x: x.map(custom_dict)) Issue Description the sorting is done alphabetically instead of by the provided dictionary. Result: a b month 2 3 4 April 1 5 6 Dec 0 1 2 March Expected Behavior | a | b | m -- | -- | -- | -- 1 | 2 | ...
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']) ......
# Out: [31, 24, 20, 28, 10, 7, 29, 12, 32, 27, 4, 19, 26, 6, 23, 25, 13, ...
pd.pivot_table(df,index=['',''],aggfuc='sum',values=['','']) index是分组的组名,values是透视表呈现结果的列,columns是values下的分解 #感觉透视表呈现的结果就是groupby+agg后的结果 #分析者需要对数据结构有一定的了解 df.sort_values(by='',ascending=True/False)[:10] df可以索引 ...
importpandasaspds=pd.Series([1,2],index=["a","b"])print(s)s2=s.reindex(["b","缺"])print(s2)s3=s.reindex(["a","缺"],fill_value=0)# fill_value参数,填充缺失值print(s3) 4. Series排序 .sort_values()方法, 按值排序..sort_index()方法, 按索引排序. ...