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...
排序:sort_index 或 sort_values 列索引:columns 行索引:index 属性引用 Loc ILOC 筛选行 query map 替换:replace 哑变量 apply 透视/逆透视:melt display 统计 分组:groupby transform agg 透视表:pivot_table 抽样sample() 相关:corr() 日期时间 时间序列 to_datetime() 日期时间筛选 Rolling Shift to_sql 数...
空值填充:fill_value pivot_table 所生成的也是一个 data frame 型数据,因此后续对它的微调主要采用 data frame 的方式进行行: 重排序(直接指定): pd. reindex; 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_...
五、数据处理:Filter、Sort和GroupBy 1 #选择col列的值大于0.5的行 2 df[df[col] > 0.5] 3 4 #按照列col1排序数据,默认升序排列 5 df.sort_values(col1) 6 7 #按照列col1降序排列数据 8 df.sort_values(col2, ascending=False) 9 10 #先按列col1升序排列,后按col2降序排列数据 ...
Pandas数据特征分析 数据的排序 .sort_index()方法在指定轴上根据索引进行排序,默认升序。默认0轴升序:.sort_index(axis=0, ascending=True)。 .sort_values()方法在指定轴上根据数值进行排序,默认升序。 Series.sort_values(axis=0, ascending=True) DataFra... ...
df.sort_values(by= ) # 排序数据 df["列名称"].unique() # 查看DataFrame对象中每⼀列的唯⼀值,去重操作 df.isnull().any() # 查看是否有缺失值 df.empty # 查看是否df是空的,返回true和false df.hist() # 绘制直方图 df[df[column_name].duplicated()] # 查看column_name字段数据重复的数据信...
df.sort_values(by='column_name') # 对某列进行排序 ``` 6. 数据清洗和处理: ```python df.dropna() # 删除包含空值的行 df.fillna(0) # 用0填充空值 df.replace('old_value', 'new_value') # 替换某列中的指定值 ``` 7. 数据分组和聚合: ```python df.groupby('column_name').mean() ...
a.sort() 00:13 c.sort(axis=0) 00:23 子集、切片、 索引 00:11 a[2] 00:23 b[1,2] 00:19 索引从零开始 00:22 什么是切片 00:15 a[0 2] 00:25 b[0 2,1]第1-2行,第2列 00:19 b[ 1] 00:24 c[1,...] 00:21 a[ -1] 反转数组a 00:14 条件索引 00:...
...用法: Dataframe.insert(loc, column, value, allow_duplicates=False) 参数作用: loc: int型,表示插入位置在第几列;若在第一列插入数据...'新的一列' value:新列的值,数字、array、series等都可以 allow_duplicates: 是否允许列名重复,选择Ture表示允许新的列名与已存在的列名重复 接着用前面的df:在第...