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...
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中很多描述性和汇总性统计有一个level选项,通过level选项你可以指定你...
2. 多级索引的排序 2.1 使用sort_index排序 要对多级索引进行排序,Pandas提供了sort_index函数。我们可以通过指定level参数来选择排序的级别。 # 按年和季度进行排序df_sorted=df.sort_index(level=['年','季度'])print(df_sorted) 1. 2. 3. 输出结果如下: 销售额 年 季度 2020 Q1 200 Q2 250 2021 Q1...
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...
一、列表 list --> sort() 1.1 升序、降序 reverse 1.2 自定义排序(使用参数key) 二、字典 dict --> sorted 三、Dataframe 排序 3.1 索引排序 sort_index() 3.2 值排序 sort_values() 3.3 dataframe 自定义排序 3.3.1 单变量自定义排序 3.3.2 多变量自定义排序 ...
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。
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...
语法 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...
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...
level:默认为-1,表示操作内层索引,0表示操作外层索引。 fill_value:若产生了缺失值,则可以设置这个参数用来替换NaN。 3.2 轴向旋转 在 Pandas中pivot()方法提供了这样的功能,它会根据给定的行或列索引重新组织一个 DataFrame对象。 3.2.1 pivot()方法 ...