df.sort_index(aixs=0, ascending=True) 按行索引升序 df.sort_index(by=['col1', 'col2'...]) 按指定列优先排序 df.rank() 计算排名rank值 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 数学统计 sr.unique Series去重 sr.value_counts() Series统计频率,并从大到小排序,DataFrame没有这个方法 sr....
.sort_index()方法在指定轴上根据索引进行排序,默认升序。 .sort_index(axis=0,ascending = True) ascending是指递增排序 .sort_values()方法在指定轴上根据数值进行排序,默认升序。 Serier.sort_values(axis= 0, ascending=True) DataFrame.sort_values(by, axis = 0, ascending = True) by: 只对axis轴上...
从运行结果上看,组合成的series_custom类型还是Serise类型的,并且用index = [0]和用 index = "Avengers: Age of Ultron (2015)"返回的数据相同,说明Series的索引不单单可以是int类型的,还可以是String类型的。 4.Series的排序.sort() 4.1 original_index = series_custom.index.tolist()#打印series_custom这个...
In [310]: s1.sort_index(level="a", key=lambda idx: idx.str.lower()) Out[310]: c a b a 2 3 B 1 2 C 3 4 11.2 按值排序 Series.sort_values()方法用于将Series按值排序。 DataFrame.sort_values()方法用于将DataFrame按照指定的的列或行值进行排序。其可选的by参数可用于指定需要排序的一...
# 按照多个键进行排序 data.sort_values(by=['open', 'high']) 结果: (2)使用df.sort_index(ascending=)给索引进行排序 这个股票的日期索引原来是从大到小,现在重新排序,从小到大: # 对索引进行排序 data.sort_index() 结果: 2.3.2 Series排序 (1)使用series.sort_values(ascending=True)进行排序 ser...
sort_index(by = ) 按照一个或者多个列中值进行排序 Series按值进行排序, order方法 排名: rank() 带有重复值的轴索引 索引的is_unique()属性可以告诉你它的值是否是唯一的 汇总和计算描述性统计 sum() mean() describe() 描述和汇总统计函数 相关系数和协方差 ...
.sort_values() 主要用于按任意列排序。 这些参数类似于.sort_index()方法,只是我们现在可以指定作为排序依据的列: by:要排序的列。可以获取字符串或字符串列表。 其他参数同上述方法。 按列对表排序 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...
index/columns/values,分别对应了行标签、列标签和数据,其中数据就是一个格式向上兼容所有列数据类型的array。为了沿袭字典中的访问习惯,还可以用keys()访问标签信息,在series返回index标签,在dataframe中则返回columns列名;可以用items()访问键值对,但一般用处不大。
是不是很简单,只需一句就能完成SQL中的SELECT...FROM...GROUP BY...功能,何乐而不为呢? 排序: 排序在日常的统计分析中还是比较常见的操作,我们可以使用order、sort_index和sort_values实现序列和数据框的排序工作: 我们再试试降序排序的设置: 上面两个结果其实都是按...
语法如下: sort_values(by, axis=0, ascending=True, inplace=False, kind=‘quicksort’, na_position=‘last’,l ignore_indexFalse, key: ‘ValueKeyFunc’ = None) 参数说明: by:要排序的名称列表 axis:轴,0代表行,1代表列,默认是0 ascending:升序或者降序,布尔值,指定多个排序就可以使用布尔值列表,...