ind = data.sum(axis=1).sort_values(ascending=False).index data = data.loc[ind,:] data.reset_index() 注意:有时候 reset_index 方法会重新定义一个index列,此时可用 data.index = range(data.shape[0]) ## 参数 DataFrame.sort_values(by, axis=0, ascending=True, inplace=False, kind='quickso...
# 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...
df_sorted_reset_index = df.sort_values(by='Score', ascending=False).reset_index(drop=True) print("按 Score 列降序排序并重置索引:") print(df_sorted_reset_index) 输出: text 按Score 列降序排序并重置索引: Name Age Score 0 David 40 92 1 Bob 30 90 2 Charlie 35 88 3 Alice 25 85 ...
The point is: in certain cases, when you have done a transformation on your dataframe, you have to re-index the rows. For that, you can use thereset_index()method. For instance: zoo.sort_values(by = ['water_need'], ascending = False).reset_index() Nicer? For sure! As you can...
这段代码将按照“Age”列的值对DataFrame进行升序排序,并将结果存储在sorted_df变量中。如果要按降序排序,只需在by参数中添加降序标志,例如by='Age', ascending=False。 步骤4:添加一个新的编码列 最后一步是向排序后的DataFrame添加一个新的编码列。我们可以使用pandas的reset_index方法为DataFrame添加一个新的索引...
().reset_index(drop=True).rename(columns={0:'NUNIQUE'}))# 0 4# 1 3# 2 2# dtype: int64# 第六种写法:对于df,没有rename列名,那sort_values用法是sort_values(by=[0]),默认升序print(data.select_dtypes(i).nunique().reset_index().sort_values(by=[0],ascending=False))# index 0# 0 ...
Change this line: info = info.sort('market_cap', ascending=False).reset_index(drop=True) to this: info = info.sort_values(by='market_cap', ascending=False).reset_index(drop=True) Then, it should work.Sign up for free to join this conversation on GitHub. Already have an account? Sig...
了解.sort_index() 中的 na_position 参数 使用排序方法修改你的 DataFrame 就地使用 .sort_values() 就地使用 .sort_index() 结论 学习...() 在对值进行排序时组织缺失的数据 使用set to 对DataFrame进行就地排序inplaceTrue 要学习本教程,您需要对Pandas DataFrames有基本的了解,并对从文件中读取数据有一定的...
dfg = df.groupby('genres', as_index = False).sum().sort_values(by = 'plays' , ascending = False) dfg genres plays num 3 rap 10000 7 2 pop 3800 10 0 classic 1450 5 1 k 700 17 4 rock 300 6 代码语言:javascript 复制 dfg1 = df.sort_values(by=['genres','plays'], ascending ...
words_stat=words_stat.reset_index().sort_values(by=["计数"],ascending=False) words_stat.head(10) # 做词云,系统自带图片 wordcloud=WordCloud(font_path="data/simhei.ttf",background_color="white",max_font_size=80) word_frequence = {x[0]:x[1] for x in words_stat.head(1000).values}...