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
使用sort_values函数排序，by后面跟排序的字段，默认为升序排列，ascending=False可将字段设为降序排列，这...
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,...
索引对象 我们发现,Pandas有个很有用也很特别的东西——就是index索引,它在数据分析中可以起到很大的作用:因为数据往往都是庞大和繁杂的,如果我们直接通过数据本身来进行查找和处理,那么任务就会显得极其繁重。而如果数据有一个对应的值,或者特定的特点,那么就可以快速找到它,这就是索引。 而每个索引对应的数据,就...
df.loc[1:5:2,1:5:2] 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 print(data)data[1:5:2,1:5:2] 【例】请使用Python对如下的二维数组进行提取,选择第一行第二列的数据元素并输出。 关键技术:多维数组的索引与一维数组的索引相似,但索引语言更为自然,只需要使用[ ]运算符和逗号分隔符即可,具...
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。
(1)使用df.sort_values(by=, ascending=) 参数: by:指定排序参考的键 单个键或者多个键进行排序 ascending:默认升序 ascending=False:降序 ascending=True:升序 如下: 例一: # 按照开盘价大小进行排序 , 使用ascending指定按照大小排序 data.sort_values(by="open", ascending=True).head() 结果: 例二:...
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...
.sort_values('利润率', ascending=False) .head(5)) 分类数据类型(内存占用暴降90%!): python # 超大文本字段转换 sales_data['产品类型'] = sales_data['产品类型'].astype('category') 向量化操作(告别for循环地狱): ```python # 传统方法(慢!) ...
2. df. sort_index() 作用:默认根据行标签对所有行排序,或根据列标签对所有列排序,或根据指定某列或某几列对行排序。 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()。