In this post, we will see 3 different methods to Reordering the columns of Pandas Dataframe : Table of Contents [hide] Using reindex method Using column selection through column name Using column selection through column index Using reindex method You can use DataFrame’s reindex() method to ...
DataFrame.reorder_levels(order, axis=0) 使用输入顺序重新排列索引级别。不得降低或重复关卡。 参数: order:int 列表或 str 列表 代表新级别顺序的列表。通过数字(位置)或按键(标签)来参考水平。 axis:{0 或‘index’,1 或‘columns’},默认 0 在哪里重新排序级别。 返回: DataFrame 例子: >>> data = ...
import pandas as pd df = pd.DataFrame({ 'name': ['Alice', 'Bobby', 'Carl', 'Dan', 'Ethan'], 'experience': [1, 1, 5, 7, 7], 'salary': [175.1, 180.2, 190.3, 205.4, 210.5], }, index=['A', 'B', 'C', 'D', 'E']) print(df) print('-' * 50) index_list = [...
Pandas 纳入了大量库和一些标准的数据模型,提供了高效地操作大型数据集所需的工具。Pandas提供了大量能使我们快速便捷地处理数据的函数和方法。你很快就会发现,它是使Python成为强大而高效的数据分析环境的重要因素之一。本文主要介绍一下Pandas中pandas.DataFrame.reorder_levels方法的使用。
Pandas version checks I have checked that this issue has not already been reported. I have confirmed this bug exists on thelatest versionof pandas. I have confirmed this bug exists on themain branchof pandas. Reproducible Example importpandasaspddf=pd.DataFrame({"B": [1,2,3],"A": [4,...
Pandas 纳入了大量库和一些标准的数据模型,提供了高效地操作大型数据集所需的工具。Pandas提供了大量能使我们快速便捷地处理数据的函数和方法。你很快就会发现,它是使Python成为强大而高效的数据分析环境的重要因素之一。本文主要介绍一下Pandas中pandas.DataFrame.reorder_levels方法的使用。