pandas通过索引进行排序的示例

如下所示: In [1]: import pandas as pd ...: df=pd.DataFrame({"a":[1,2,3,4,5],"b":[5,4,3,2,1]}) In [2]: df Out[2]: a b 0 1 5 1 2 4 2 3 3 3 4 2 4 5 1 In [3]: df=df.sort_values(by="b") # 按照b列排序 In [4]: df Out[4]: a b 4 5 1 3 4 2 2 3

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

例子: 创建DataFrame ### 导入模块 import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt test = pd.DataFrame({'a':[11,22,33],'b':[44,55,66]}) """ a b 0 11 44 1 22 55 2 33 66 """ 更改列名方法一:rename test.rename(columns={'a':

如下所示: >>> import numpy as np >>> import pandas as pd >>> index=np.array([2,4,6,8,10]) >>> data=np.array([3,5,7,9,11]) >>> data=pd.DataFrame({'num':data},index=index) >>> print(data) num 2 3 4 5 6 7 8 9

此教程适合有pandas基础的童鞋来看,很多知识点会一笔带过,不做详细解释 Pandas数据格式 Series DataFrame:每个column就是一个Series 基础属性shape,index,columns,values,dtypes,describe(),head(),tail() 统计属性Series: count(),value_counts(),前者是统计总数,后者统计各自value的总数 df.isnull() df的空值为True df.notnull() df的非空值为T

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

本问主要写根据索引或者值对series和dataframe进行排序的实例讲解 代码: #coding=utf-8 import pandas as pd import numpy as np #以下实现排序功能. series=pd.Series([3,4,1,6],index=['b','a','d','c']) frame=pd.DataFrame([[2,4,1,5],[3,1,4,5],[5,1,4,2]],columns=['b','a','d','c'],index=['one','

如下所示: import pandas as pd df = pd.DataFrame([1, 2, 3, 4, 5], index=[10, 52, 24, 158, 112], columns=['S']) df.sort_index(inplace=True) print df 以上这篇pandas通过索引进行排序的示例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.

多层索引的创建 普通-多个index创建 在创建数据的时候加入一个index列表,这个index列表里面是多个索引列表 Series多层索引的创建方法 import pandas as pd s = pd.Series([1,2,3,4,5,6],index=[['张三','张三','李四','李四','王五','王五'], ['期中','期末','期中','期末','期中','期末']]) # print(s) s 张三  期中    1     期末    2 李四  期中    3    

排序问题 最近看了极客时间上 <MySQL实战45讲>,纠正了一直以来对 InnoDB 二级索引的一个理解不到位,正好把相关内容总结下. PS:本文的所有测试基于 MySQL 8.0.13 . 先把问题抛出来,下面的 SQL 所创建的表,有两个查询语句,哪个索引是非必须的? CREATE TABLE `geek` ( `a` int(11) NOT NULL, `b` int(11) NOT NULL, `c` int(11) NOT NULL, `d` int(11) NOT NULL, P

本文实例讲述了PHP实现二维数组按照指定的字段进行排序算法.分享给大家供大家参考,具体如下: 遇到问题:把两个数组用php自带的array_merge()函数合并之后,想按照两个数组中共有的'post_time'字段为新数组进行排序 解决办法:通过查阅官方手册,得知有array_multisort()这个函数,可以对多个数组或多维数组进行排序,返回排序之后的数组,其中字符串键名将被保留,但是数字键名将被重新索引,从 0 开始,并以 1 递增. 下面封装了这个函数,便于调用: /** * 二维数组

在multiIndex中选定指定索引的行 我们在用pandas类似groupby来使用多重index时,有时想要对多个level中的某个index对应的行进行操作,就需要在dataframe中找到该index对应的行,在单层index中我们可以方便的使用df.loc[index]来选择,在多重Index中我们可以利用的类似的思路,然而其中也有一些小坑,记录如下. 1 index为有序的 1.1 创建测试数据 首先创建一个dataframe数据 df = pd.DataFrame({'class'

我就废话不多说了,直接上代码吧! # -*- coding: utf-8 -*- import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt catering_sale = '../data/catering_sale.xls' data = pd.read_excel(catering_sale, index_col=u'日期') #指定日期列为索引,data类型为DataFrame plt.rcParams['font.sans-serif'] =

最近经常看到各平台里都有Python的广告,都是对excel的操作,这里明哥收集整理了一下pandas对excel的操作方法和使用过程.本篇介绍 pandas 的 DataFrame 对列 (Column) 的处理方法.示例数据请通过明哥的gitee进行下载. 增加计算列 pandas 的 DataFrame,每一行或每一列都是一个序列 (Series).比如: import pandas as pd df1 = pd.read_excel('./excel-comp-data.xlsx');

1.工作原理(算法思路) 给定一个待排序数组,找到数组中最小的那个元素 如果最小元素不是待排序数组的第一个元素,则将其和第一个元素互换 在剩下的元素中,重复1.2过程,直到排序完成. 2.动图演示 3.C#代码实现 根据原理设计算法: class Program { //选择排序法 private static void chooseSort(int[] array) { //第一个for循环:每一次循环完成后得到的当前的最大元素都与第i位做交换 for (int i = 0; i < arra