# 按照'分数'降序排序sorted_df=df.sort_values(by='分数',ascending=False)# 打印排序后的DataFrameprint("\n排序后的DataFrame:")print(sorted_df) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 4. 重置索引 排序后,默认情况下,索引不会重新编排。我们可以使用reset_index方法来重置索引。注意,我们在这里设置drop=True,以避免...
该示例为pandas.DataFrame,但pandas.Series也具有reset_index()。两个参数的用法相同。 使用reset_index()将索引重新分配给序列号 使用sort_values()对行进行排序以进行说明。有关排序的详细信息,请参见以下文章。 17_pandas.DataFrame,Series排序(sort_values,sort_index) df.sort_values('state', inplace=True) ...
data3.sort_values(by='A') data3.sort_values(by='A', ignore_index=True) 六、删除重复后重置索引 同排序后重设索引。 data3.drop_duplicates('team', ignore_index=True) 七、索引直接赋值 可通过index直接赋值已有dataframe。 better_index = ['x1','x2','y1','y2','y3'] data3.index = bett...
sort_values(by='buy', ascending=False) # 按购买量降序排列 item_type_df['buy_pv_conversion_rate']=item_type_df['buy']/item_type_df['pv'] # 点击到购买的转化率item_type_df.head(10) 输出结果:结论:在购买率前十的商品中,可以观察到点击量到购买量的转化率差别巨大。
df.set_index(“date”, inplace=True) 如果要保留将要被设置为索引的列,可以设置drop=False。 df.set_index(“date”, drop=False) 3. 一些操作后重置索引 在处理 DataFrame 时,某些操作(例如删除行、索引选择等)将会生成原始索引的子集,这样默认的数字索引排序就乱了。如要重新生成连续索引,可以使用reset_ind...
5.1 df.sort_index():按索引排序 5.2 df.sort_values():按值排序 6、字符串的修改 6.1 字符串的替换:Series.str.replace() 6.2 字符串空格的清空 6.3 字符串大小写的修改 7、行、列的拆分与合并 7.1 一列变多列 7.2 一行变多行 7.3 多行按类合并成一行 7.4 多列和并成一列 8、Series.map() 8.1...
# 统计缺失值数量missing=data.isnull().sum().reset_index().rename(columns={0:'missNum'})# 计算缺失比例missing['missRate']=missing['missNum']/data.shape[0]# 按照缺失率排序显示miss_analy=missing[missing.missRate>0].sort_values(by='...
sort_values() # 值排序 pd.merge(data1,data2) # 合并,以下为左连接 pd.merge(data1,data2,on=[a],how='left') pd.concat([data1,data2]) # 合并,与merge的区别,自查**(特别注意要使用[])** pd.pivot_table( data ) # 用df做data透视表(类似于Excel的数透) data.reset_index() # 修改...
sort_index、sort_values,既适用于series也适用于dataframe,sort_index是对标签列执行排序,如果是dataframe可通过axis参数设置是对行标签还是列标签执行排序;sort_values是按值排序,如果是dataframe对象,也可通过axis参数设置排序方向是行还是列,同时根据by参数传入指定的行或者列,可传入多行或多列并分别设置升序降序参数...
data = data.sort_values(by='连续登录天数',ascending=False).groupby('role_id').first().reset_index() #计算每个玩家连续登录最大天数 补充 当我们计算出每个用户在周期内的每个连续登录天数后,想计算连续登录N天或以上玩家清单就非常方便了,条件筛选即可。