Pandas 对Dataframe结构排序的实现方法
Dataframe结构放在numpy来看应该是二维矩阵的形式,每一列是一个特征,上面会有个列标题,每一行是一个样本。
对Dataframe结构的某一列进行排序方法如下:
# 对df表中的user_id这一列进行排序,默认是从小到大排 df = df.sort_index(by='user_id')
对多列进行排序方法如下:
# 对user_id,sku_id这两列进行排序 df = df.sort_index(by=['user_id', 'sku_id'])
以上这篇Pandas 对Dataframe结构排序的实现方法就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持我们。
您可能感兴趣的文章:
- Python科学计算之Pandas详解
- Python数据分析库pandas基本操作方法
- 利用Python中的pandas库对cdn日志进行分析详解
- python之pandas用法大全
- Python pandas常用函数详解
- python pandas 组内排序、单组排序、标号的实例
相关推荐
-
python之pandas用法大全
一.生成数据表 1.首先导入pandas库,一般都会用到numpy库,所以我们先导入备用: import numpy as np import pandas as pd 2.导入CSV或者xlsx文件: df = pd.DataFrame(pd.read_csv('name.csv',header=1)) df = pd.DataFrame(pd.read_excel('name.xlsx')) 3.用pandas创建数据表: df = pd.DataFrame({"id":[1001
-
Python数据分析库pandas基本操作方法
pandas是什么? 是它吗? ....很显然pandas没有这个家伙那么可爱.... 我们来看看pandas的官网是怎么来定义自己的: pandas is an open source, easy-to-use data structures and data analysis tools for the Python programming language. 很显然,pandas是python的一个非常强大的数据分析库! 让我们来学习一下它吧! 1.pandas序列 import nump
-
利用Python中的pandas库对cdn日志进行分析详解
前言 最近工作工作中遇到一个需求,是要根据CDN日志过滤一些数据,例如流量.状态码统计,TOP IP.URL.UA.Referer等.以前都是用 bash shell 实现的,但是当日志量较大,日志文件数G.行数达数千万亿级时,通过 shell 处理有些力不从心,处理时间过长.于是研究了下Python pandas这个数据处理库的使用.一千万行日志,处理完成在40s左右. 代码 #!/usr/bin/python # -*- coding: utf-8 -*- # sudo pip instal
-
Python科学计算之Pandas详解
起步 Pandas最初被作为金融数据分析工具而开发出来,因此 pandas 为时间序列分析提供了很好的支持. Pandas 的名称来自于面板数据(panel data)和python数据分析 (data analysis) .panel data是经济学中关于多维数据集的一个术语,在Pandas中也提供了panel的数据类型. 在我看来,对于 Numpy 以及 Matplotlib ,Pandas可以帮助创建一个非常牢固的用于数据挖掘与分析的基础.而Scipy当然是另一个主要的也十分出色的科学计
-
Python pandas常用函数详解
本文研究的主要是pandas常用函数,具体介绍如下. 1 import语句 import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import datetime import re 2 文件读取 df = pd.read_csv(path='file.csv') 参数:header=None 用默认列名,0,1,2,3... names=['A', 'B', 'C'...] 自定义列名 index_col='
-
python pandas 组内排序、单组排序、标号的实例
摘要:本文主要是讲解一下,如何进行排序.分为两种情况,不分组进行排序和组内进行排序.什么意思呢?具体来说,我举个栗子. ****注意**** 如果只是单纯想对某一列进行排序,而不进行打序号的话直接使用.sort_values就可以了.下文是关于如何把序号也打上的 ---------------------------- 我们有一个数据集如下: 我们下面想进行两种排序.先说第一种比较简单的也是很常用的,简单的对某一列进行排序然后添加一列序号. 例如,我们队comment_num这一列进行从大到小的
-
Pandas 对Dataframe结构排序的实现方法
Dataframe结构放在numpy来看应该是二维矩阵的形式,每一列是一个特征,上面会有个列标题,每一行是一个样本. 对Dataframe结构的某一列进行排序方法如下: # 对df表中的user_id这一列进行排序,默认是从小到大排 df = df.sort_index(by='user_id') 对多列进行排序方法如下: # 对user_id,sku_id这两列进行排序 df = df.sort_index(by=['user_id', 'sku_id']) 以上这篇Pandas 对Dataf
-
Pandas中DataFrame交换列顺序的方法实现
一.获取DataFrame列标签 import pandas as pd file_path = '/Users/Arithmetic/da-rnn-master/data/collectd67_power_after_test_smooth.csv' dataset = pd.read_csv(file_path) cols = list(dataset) ['ps_state-stopped', 'ps_state-running', 'ps_state-blocked', 'ps_stat
-
Pandas修改DataFrame列名的两种方法实例
目录 解决方法1:通过DataFrame.columns类的自身属性修改 1.暴力修改 2.stirp方法 3.lambda表达式 解决方法2:通过DataFrame.rename()函数修改 1.暴力修改(可以只修改部分列名) 2.lambda表达式 pandas更改DataFrame的行名或列名实例 更改列名 更改行名 总结 输入: $a $b $c $d $e 0 1 2 3 4 5 期望的输出: a b c d e0 1 2 3 4 5 原数据DataFrame: im
-
pandas创建DataFrame对象失败的解决方法
目录 报错代码 报错翻译 报错原因 解决方法 创建DataFrame对象的四种方法 1. list列表构建DataFrame 2. dict字典构建DataFrame 3. ndarray创建DataFrame 4. Series创建DataFrame 报错代码 粉丝群一个小伙伴想pandas创建DataFrame对象,但是发生了报错(当时他心里瞬间凉了一大截,跑来找我求助,然后顺利帮助他解决了,顺便记录一下希望可以帮助到更多遇到这个bug不会解决的小伙伴),报错代码如下: import pan
-
pandas取dataframe特定行列的实现方法
1.按列取.按索引/行取.按特定行列取 import numpy as np from pandas import DataFrame import pandas as pd df=DataFrame(np.arange(12).reshape((3,4)),index=['one','two','thr'],columns=list('abcd')) df['a']#取a列 df[['a','b']]#取a.b列 #ix可以用数字索引,也可以用index和column索引 df.ix[0]#取
-
pandas多级分组实现排序的方法
pandas有groupby分组函数和sort_values排序函数,但是如何对dataframe分组之后排序呢? In [70]: df = pd.DataFrame(((random.randint(2012, 2016), random.choice(['tech', 'art', 'office']), '%dk-%dk'%(random.randint(2,10), random.randint(10, 20)), '') for _ in xrange(10000)), column
-
python pandas中DataFrame类型数据操作函数的方法
python数据分析工具pandas中DataFrame和Series作为主要的数据结构. 本文主要是介绍如何对DataFrame数据进行操作并结合一个实例测试操作函数. 1)查看DataFrame数据及属性 df_obj = DataFrame() #创建DataFrame对象 df_obj.dtypes #查看各行的数据格式 df_obj['列名'].astype(int)#转换某列的数据类型 df_obj.head() #查看前几行的数据,默认前5行 df_obj.tail() #查看后几
-
从列表或字典创建Pandas的DataFrame对象的方法
介绍 每当我使用pandas进行分析时,我的第一个目标是使用众多可用选项中的一个将数据导入Pandas的DataFrame . 对于绝大多数情况下,我使用的 read_excel , read_csv 或 read_sql . 但是,有些情况下我只需要几行数据或包含这些数据里的一些计算. 在这些情况下,了解如何从标准python列表或字典创建DataFrames会很有帮助. 基本过程并不困难,但因为有几种不同的选择,所以有助于理解每种方法的工作原理. 我永远记不住我是否应该使用 from_dic
-
Pandas实现DataFrame的简单运算、统计与排序
目录 一.运算 二.统计 三.排序 在前面的章节中,我们讨论了Series的计算方法与Pandas的自动对齐功能.不光是Series,DataFrame也是支持运算的,而且还是经常被使用的功能之一. 由于DataFrame的数据结构中包含了多行.多列,所以DataFrame的计算与统计可以是用行数据或者用列数据.为了更方便我们的使用,Pandas为我们提供了常用的计算与统计方法: 操作 方法 操作 方法 求和 sum 最大值 max 求均值 mean 最小值 min 求方差 var 标准差 st
-
pandas.DataFrame Series排序的使用(sort_values,sort_index)
目录 按元素排序sort_values() 升序,降序(参数ascending) 多列排序 缺失值NaN的处理(参数na_position) 更改原始对象(参数inplace) 按行方向排序(参数axis) 按索引排序(行名/列名)sort_index() 按行名索引排序 升序,降序(参数ascending) 更改原始对象(参数inplace) 按列名列排序(参数axis) 要对pandas.DataFrame和pandas.Series进行排序,可以使用sort_values()和sort_i
随机推荐
- Ruby on Rails中MVC结构的数据传递解析
- 在DW8中CSS应用怎么没效果?
- wget各种选项分类列表与下载
- 正则表达式检测用户输入的email地址是否合法
- JS中的Replace()传入函数时的用法详解
- Java并发编程之重入锁与读写锁
- oracle查看被锁的表和被锁的进程以及杀掉这个进程
- JS数组返回去重后数据的方法解析
- 利用BootStrap弹出二级对话框的简单实现方法
- php可应用于面包屑导航的递归寻找家谱树实现方法
- python计数排序和基数排序算法实例
- JavaScript数据类型详解
- 详解node中创建服务进程
- javascript和jQuery中的AJAX技术详解【包含AJAX各种跨域技术】
- jQuery Easyui学习之datagrid 动态添加、移除editor
- MySQL数据库备份方法说明
- js输出数据精确到小数点后n位代码
- javascript实现简单的鼠标拖动效果实例
- 安全中国 Win2003安全设置大全分享
- windows 10 安装和使用中5个常见问题