1. 安装pandas 使用pandas的功能，需要下载pandas包，Anaconda中打开jupyterNotebook，在代码行中输入如下命...
df['new2'] = df['data'].unique().repeat(df['data'].value_counts(sort=False)) print(df) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 运行之后,结果如下图所示: 方法五 后来【月神】还补充了一个方法,代码如下图所示: import pandas as pd df = pd.DataFrame({ 'data': ['A1', 'D3', 'B2...
df_new['words'] = df_new['words'].astype('category')# inplace = True,使 set_categories生效df_new['words'].cat.set_categories(list_custom_new, inplace=True) df_new.sort_values('words', ascending=True) 指定list元素少的情况: 若指定的list所包含元素比Dataframe中需要排序的列的元素少,怎么...
df_new.sort_values('words', ascending=True) 1. 2. 3. 4. 总结 根据指定的list所包含元素比Dataframe中需要排序的列的元素的多或少,可以分为三种情况: 相等的情况下,可以使用 reorder_categories和 set_categories方法; list的元素比较多的情况下, 可以使用set_categories方法; list的元素比较少的情况下, 也...
Pandas最强大的功能之一是“枢轴”表。这有点像将多维空间投影到二维平面上。 虽然用NumPy当然可以实现它,但这个功能没有开箱即用,尽管它存在于所有主要的关系数据库和电子表格应用程序(Excel,WPS)中。 Pandas用df.pivot_table将分组和旋转结合在一个工具中。
4. pandas.DataFrame([list])根据数据建立列数据 5. loc / iloc 数据筛选 6. 多级行索引 7. 使用 pandas.MultiIndex 显式创建多级行索引 8. 多级行索引的升维及降维 9. 在DataFrame 中添加列 insert 10. 排序 sort 11. 根据多级索引进行数据统计 ...
现在有一个pandas的Series和一个python的list,想让Series按指定的list进行排序,如何实现? 这个问题的需求用流程图描述如下: 我思考了一下,这个问题解决的核心是引入pandas的数据类型“category”,从而进行排序。 在具体的分析过程中,先将pandas的Series转换成为DataFrame,然后设置数据类型,再进行排序。思路用流程图表示如...
1、元组、list 笔者目前见到的排序有以下几类:sort、sorted sorted是一种函数,可以有更多的功能;而sort就直接帮你排序了 代码语言:javascript 复制 >>>a=[1,6,42,7,4,3,8,9,3]>>>sorted(a)[1,3,3,4,6,7,8,9,42]>>>a.sort()>>>a[1,3,3,4,6,7,8,9,42] ...
现在有一个pandas的Series和一个python的list,想让Series按指定的list进行排序,如何实现? 这个问题的需求用流程图描述如下: 我思考了一下,这个问题解决的核心是引入pandas的数据类型“category”,从而进行排序。 在具体的分析过程中,先将pandas的Series转换成为DataFrame,然后设置数据类型,再进行排序。思路用流程图表示如...
第四种方法：将list转换成pandas类型，利用pandas中的unique(), drop_duplicates() 两个函数去完成去重操作。实例代码如下：不关注去重后的元素顺序 首先如果不关注去重后元素顺序的话，以上方法均可以使用，只要保证去重即可。像上面第一种方法直接用集合set()函数，简单还高效。现在我们介绍另外两种方法。第一种方法：...