grouped_df = df.groupby('City')mean_age = grouped_df['Age'].mean()排序：可以使用sort_values()方法对DataFrame进行排序操作，可以按照升序或降序进行排序。比如，按年龄从小到大排序：sorted_df = df.sort_values(by='Age')本文详细介绍了DataFrame的用法，包括创建、索引、操作和分析数据等方面。通过以上...
sort_values()方法是pandas库中用于排序的方法。我们可以使用该方法对DataFrame进行排序。下面是使用sort_values()方法进行排序的代码: sorted_df=df.sort_values(by=column) 1. 4. 按照倒序排序 默认情况下,sort_values()方法是按照升序排序的。如果我们想按照倒序排序,可以使用ascending参数,并将其设置为False。下...
df.fillna(n) #用n替换空值 df.dropna() #删除包含空值的行或者列,默认删除行,输入参数axis=1则删除包含空值的列 ## 1.6数据处理 df.astype() #转换数据类型 df['values'].astype(float)#将df数据中的values列转换为float格式 df.columns.value_counts() #统计唯一值的个数 df.sort_values(by=colname,...
注意:df. sort_index()可以完成和df. sort_values()完全相同的功能,但python更推荐用只用df. sort_index()对“根据行标签”和“根据列标签”排序,其他排序方式用df.sort_values()。 调用方式 sort_index(axis=0, level=None, ascending=True, inplace=False, kind='quicksort', na_position='last', sort...
df.median() 列出每列的中值 df.sum() 列出每列的元素和 df.std() 列出每列的标准差 df.var() 列出每列的方差 df.head(n) 列出前h行 df.tail(n) 列出后n行 df.replace(to_replace,value) 使用value替换to_repalace的元素,生成一个同形状的新DataFrame df.sort_value(by) 按by指定的列进行排序,可...
column = ['python','math','en']) #列索引 二、数据查看 df = pd.DataFrame(data = np.random.randint(0,151,size = (150,3)), index = None, columns = ['python','math','en']) #查看其属性、概览和统计信息 df.head(10) #显示头部10行,默认5个 ...
df.sort_values(by=['列名']) df.sort_values(by=['列1','列2']) 2.2数据排名:df['列名'].rank() 3.数据修改 如果c_adress列的值==‘山东汕头’,则显示为'广东',否则显示为原数据 np.where(df1['c_adress']=='广东汕头','广东',df1['c_adress']) 四、数据选取 1.选取单行:df.loc['行...
df.sort_values(by=['列名']) df.sort_values(by=['列1','列2']) 2.2数据排名 df['列名'].rank() 3.数据修改 如果c_adress列的值==‘山东汕头’,则显示为'广东',否则显示为原数据 np.where(df1['c_adress']=='广东汕头','广东',df1['c_adress']) ...
根据值排序:df.sort_values(by="column_name") ranck():为各组分配一个平均排名 相当于把计量资料变为等级资料 汇总 NA值会被自动排除,除非整个切片都是NA,可以通过skipna = False禁止该功能 一次性产生多个汇总统计 唯一值 畅享全文阅读体验 扫码后在手机中选择通过第三方浏览器下载...
df.sort_values(by='销售额',inplace=True,ascending=False)#降序排序 df 如果要自定义排序，比如商品...