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。下面是按照倒序排序的代码: sorted_df=df.sort_va...
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,...
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,...
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...
获取某一列的数据 df[column] 获取某一行的数据 df.loc[index] 获取某一行某一列的数据 df[column][index]python In[1] :import pandas as pd In[2]: dl = {'城市':['北京','上海','广州','深圳','沈阳'], '环比': [101.5,101.2,101.3,102.0,100.1], '同比': [120.7,127.3,119.4,140.9,...
的另一个参数.sort_values()是ascending。默认情况下.sort_values()已经ascending设置True。如果您希望 DataFrame 按降序排序,则可以传递False给此参数: >>> 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 >>>df.sort_values(...by="city08",...ascending=False...)city08 cylinders fuelType...mpgDat...
通过df.sort_values(by = my_column)对Pandas DataFrame进行排序。有许多可用关键字参数。 by:str或str of list,required—要排序的名称或名称列表。如果axis为0或index,那by可能会有索引级别和/或列标签。如果axis为1或columns,则by可能含级别和/或索引标签。 axis:{0或index,1或columns},默认为0—排序轴。
对单列进行排序时默认使用的算法是quicksort。要将其更改为稳定的排序算法,请使用mergesort。您可以使用or 中的kind参数来执行此操作,如下所示:.sort_values().sort_index() >>> >>>df.sort_values( ... by="city08", ... ascending=False,
df['r'] = some_expression # add a (virtual) column that will be computed on the fly df.mean(df.x), df.mean(df.r) # calculate statistics on normal and virtual columns 可视化方法也是: df.plot(df.x, df.y, show=True); # make a plot quickly 它的官方提供一个例子,就是纽约市出租车...
df.sort_values(by='利润',ascending=False)如果需要自定义排序，可以将多个字段传入列表[ ]中，...