1、sort_index:顾名思义是根据index进行排序,常用的参数为: sort_index(axis=0,level=None,ascending:'Union[Union[bool, int], Sequence[Union[bool, int]]]'=True,inplace:'bool'=False,kind:'str'='quicksort',na_position:'str'='last',sort_remaining:'bool'=True,ignore_index:'bool'=False,key...
另一方面,sort_index只能在单一层级上对数据进行排序。在进行层级变换时,使用sort_index以使得结果按照层级进行字典排序也很常见: 注意:如果索引按照字典顺序从最外层开始排序,那么数据选择性能会更好——调用sort_index(level=0)或sort_index可以得到这样的结果。 2、按层级进行汇总统计 DataFrame和Series中很多描述性和...
sortlevel:按照级别排序 代码举例如下:sort_index和sortlevel类似 # 按用户年龄降序排序,last表示缺失值数据排在最后面(first) print(df.sort_values('age', ascending=False, na_position='last')) # 多个排序变量,这里以性别和年龄(有先后顺序) print(df.sort_values(['gender', 'age'], ascending=False, ...
sort_index() sortlevel() 索引stack与unstack unstack 将一个多级的索引数据 转为 简单的二维形式, level 设置转换的索引层级。 levle=1 stack是unstack的逆操作。 3)索引的设置 与 重置 层级数据维度转换的另一种方法是 行列标签转换。 可以通过reset_index方法实现。 Series中使用该方法, 会生成一个列标签中...
索引排序。 sort_index() sortlevel() 索引stack与unstack unstack 将一个多级的索引数据 转为 简单的二维形式, level 设置转换的索引层级。 levle=1 stack是unstack的逆操作。 3)索引的设置 与 重置 层级数据维度转换的另一种方法是 行列标签转换。
1.获取index对象 接下来是准备实验数据,即导入数据 import numpy as np import pandas as pd 1. 2. 导入excel表格数据 dt=np.loadtxt('salary.csv',delimiter=",",skiprows=1,dtype=object) 1. dt 1. array([['李明', '男', '24', '3600'], ...
首先，我们需要导入pandas库在。导入pandas库之后，我们可以通过调用DataFrame对象的groupby()方法来使用groupby。groupby()方法的基本语法如下：grouped = df.groupby(by=None, axis=0, level=None, as_index=False, sort=True, group_keys=True, squeeze=False, observed=False)参数解释 by参数用于指定要进行分组的...
df.loc[('张三','期中')] 三.多层索引的排序 1.DataFrame按行索引排序的方法是sort_index(),df.sort_index()中的level参数可以指定是否按照指定的层级进行排列,第一层级索引值为0,第二层级索引值为1。 df.sort_index(level=0,ascending=False) 四.总结...
当level=0时,会根据第一层索引值进行降序排序:df.sort_index(level=0, ascending=False) ✨效果 通过上面的几个排序发现,可以通过level设置排序的索引层级,其他层索引也会根据其排序规则进行排序。 当level=1时,会根据第二层索引值进行降序排序: ✨效果...
sortlevel() .sortlevel( )先对外层索引进行排序,再对内层索引进行排序,默认是升序。 示例代码: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 # 交换并排序分层print(ser_obj.swaplevel().sortlevel()) 运行结果: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 ...