在Python中,如果你想要对一个Pandas DataFrame的索引进行重新排序,你可以使用sort_index方法或者reindex方法。下面我将详细解释这两种方法,并提供相应的代码片段。 1. 确定需要重新排序索引的DataFrame对象 首先,你需要有一个Pandas DataFrame对象。假设我们有一个名为df的DataFrame: python import pandas as pd # 示例Da...
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 = pd.DataFrame(data) 接下来,我们使用sort_index()函数对DataFrame按照索引进行排序: df.sort_index() 使用sort_values()函数对DataFrame按照值进行排序: df.sort_values('Salary') 使用rank()函数对DataFrame进行排名: df.rank('Salary') 需要注意的是,在使用rank()函数时,如果存在相同的值,它们将获得相同...
df1.rename({'宋江':'songjiang','李逵':'likui','武松':'wusong'},axis='index',inplace=True) 1. 2. 3. 4. 5. #按行根据拼音排序(默认升序) df1.sort_index() #降序ascending df1.sort_index(ascending=False) #按列排序 #重命名 df1.rename({'语文':'yuwen','数学':'shuxue','英语':...
python df 多重索引 python多层索引的命名,MultiIndexMultiIndex,即具有多个层次的索引,有些类似于根据索引进行分组的形式。通过多层次索引,我们就可以使用高层次的索引,来操作整个索引组的数据。创建方式第一种我们在创建Series或DataFrame时,可以通过给index(colum
有时我们希望按一定的顺序(字母顺序、增加/减少等)显示列,可以使用.sort_index()方法,指定参数axis=1。注意下面的输出,现在表按列名以字母顺序排序。但是,注意,由于默认情况下inplace=False,此结果数据框架不会替换原始df。 图2 按索引对表排序 我们还可以按升序或降序对表进行排序。
python pandas sort_index()方法专门用于对index排序。下面看一下具体用法: #指定了id列为index列>>>df=pd.read_excel(r'D:/myExcel/1.xlsx', index_col='id')>>>dfname score gradeid a bog 45.0 Ac jiken 67.0 Bi bob 23.0 Ab jiken 34.0 Bg lucy NaN Ae tidy 75.0 B ...
2、索引排序:df.sort_index() ① 对行索引,进行升序排列 df = pd.DataFrame({"A":[1,3,5,7,9], "D":[1,2,3,4,5], "C":[3,6,9,12,15], "B":[2,4,6,8,10]}, index=list("acbed")) display(df) display(id(df))
# 指定axis=1时，按列名称排序 df.sort_index(axis=1)指定axis=1时，按列名称排序结果 注意：根据...
按照索引进行排序:df.sort_index(ascending=True|False)如图所示,索引为数据集(DataFrame)最左侧的列,默认情况下为该行行号并升序排序。以下示例将数据集按照索引降序排列:df.sort_index(ascending=False)注:因为这里索引为行编号,因此重新排序没有太大的必要,但可能在有些场合可能会用到这个功能,比如索引列为时间,...