浅谈Series和DataFrame中的sort_index方法

Pandas DataFrame 取一行数据会得到Series的方法 如题,想要取如下dataframe的一行数据,以为得到的还是dataframe lista = [1, 3, 7,4,0] listb = [3, 3, 4,4,5] listc = [3, 3, 4,4,6] df1 = pd.DataFrame({'col1':lista,'col2':listb,'colb':listc}) print(df1) print(df1.loc[0,:]) print(type(df1.lo

reindex更多的不是修改pandas对象的索引,而只是修改索引的顺序,如果修改的索引不存在就会使用默认的None代替此行.且不会修改原数组,要修改需要使用赋值语句. series.reindex() import pandas as pd import numpy as np obj = pd.Series(range(4), index=['d', 'b', 'a', 'c']) print obj d 0 b 1 a 2 c 3 dtype: int64 print obj.reinde

如下所示: df = pd.DataFrame({'key': ['b', 'b', 'a', 'c', 'a', 'b'],                    'data1': range(6)}) type(df['data1']) pandas.core.series.Series type(df[['data1']]) pandas.core.frame.DataFrame 以上这篇从DataFrame中提取出Series或DataFrame对象的方法就是小编分享给大家的全部内容了,

如下所示: import numpy as np import pandas as pd from pandas import Series,DataFrame 一.drop方法:产生新对象 1.Series o = Series([1,3,4,7],index=['d','c','b','a']) print(o.drop(['d','b'])) c 3 a 7 dtype: int64 2.DataFrame data = {'水果':['苹果','梨','草莓'], '数量':[3,2,5

使用 pd.Series把dataframe转成Series ts = pd.Series(df['Value'].values, index=df['Date']) 使用astype改变列中的值的类型,注意前面要有np df['列名'] = df['列名'].astype(np.int64) 以上这篇pandas把dataframe转成Series,改变列中值的类型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 panda

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','

Series 的 sort_index(ascending=True) 方法可以对 index 进行排序操作,ascending 参数用于控制升序或降序,默认为升序. 若要按值对 Series 进行排序,当使用 .order(na_last=True, ascending=True, kind='mergesort') 方法,任何缺失值默认都会被放到 Series 的末尾. 在 DataFrame 上,.sort_index(axis=0, by=None, ascending=True) 方法

方法如下: public String substring(int beginIndex, int endIndex) 第一个int为开始的索引,对应String数字中的开始位置, 第二个是截止的索引位置,对应String中的结束位置 1.取得的字符串长度为:endIndex - beginIndex; 2.从beginIndex开始取,到endIndex结束,从0开始数,其中不包括endIndex位置的字符 如: "hamburger".substring(4, 8) returns

如下所示: # -*- coding: utf-8 -*- import numpy as np import pandas as pd def main(): s = pd.Series([i*2 for i in range(1,11)]) print type(s) print (s) dates = pd.date_range("20170301",periods=8) df = pd.DataFrame(np.random.randn(8,5),index=dates,col

RDD是什么? RDD是Spark中的抽象数据结构类型,任何数据在Spark中都被表示为RDD.从编程的角度来看,RDD可以简单看成是一个数组.和普通数组的区别是,RDD中的数据是分区存储的,这样不同分区的数据就可以分布在不同的机器上,同时可以被并行处理.因此,Spark应用程序所做的无非是把需要处理的数据转换为RDD,然后对RDD进行一系列的变换和操作从而得到结果.本文为第一部分,将介绍Spark RDD中与Map和Reduce相关的API中. 如何创建RDD? RDD可以从普通数组创建出来,

一.直接使用: //输出到项目文件夹下output1.txt文件中 ////////////////////////////// // DEBUG - Here is some DEBUG // INFO - Here is some INFO // WARN - Here is some WARN // ERROR - Here is some ERROR // FATAL - Here is some FATAL ////////////////////////////// package

1.window.self 对当前窗口自身的引用;self,window.self,window三者是等价的 2.window.top 对顶层窗口的引用,如果本身就是顶层窗口,则返回本身 3.window.parent 对父窗口的引用,如果没有父窗口,则返回本身 以上这篇浅谈JS之iframe中的窗口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.

PHP in_array() 函数检查数组中是否存在某个值,如果存在则返回 TRUE ,否则返回 FALSE . 语法: bool in_array( mixed needle, array array [, bool strict] ) 参数说明: 参数 说明 needle 需要在数组中搜索的值,如果是字符串,则区分大小写 array 需要检索的数组 strict 可选,如果设置为 TRUE ,则还会对 needle 与 array 中的值类型进行检查 例子: <?php $arr_a = a

php中 1)编码 $jsonStr = json_encode($array) 2)解码 $arr = json_decode($jsonStr) <?php echo json_encode("中文", JSON_UNESCAPED_UNICODE);   添加参数:JSON_UNESCAPED_UNICODE即可. 测试环境: PHP Version 5.5.36 js中 1. 编码 var str = obj.toJSONString();//需要JSON解析器或工具类

在python socket编程中,有两个发送TCP的函数,send()与sendall(),区别如下: socket.send(string[, flags]) 发送TCP数据,返回发送的字节大小.这个字节长度可能少于实际要发送的数据的长度.换句话说,这个函数执行一次,并不一定能发送完给定的数据,可能需要重复多次才能发送完成. 例子: data = "something you want to send" while True: len = s.send(data[len:]) if

在开发django应用的过程中,使用开发者模式启动服务是特别方便的一件事,只需要 python manage.py runserver 就可以运行服务,并且提供了非常人性化的autoreload机制,不需要手动重启程序就可以修改代码并看到反馈.刚接触的时候觉得这个功能比较人性化,也没觉得是什么特别高大上的技术.后来有空就想着如果是我来实现这个autoreload会怎么做,想了很久没想明白,总有些地方理不清楚,看来第一反应真是眼高手低了.于是就专门花了一些时间研究了django是怎样实现autor