浅谈Pandas 排序之后索引的问题

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 3
1 2 4
0 1 5
In [5]: df.loc[0,:] # 按索引来索引所以得到了是排序末位
Out[5]:
a 1
b 5
Name: 0, dtype: int64
In [6]: df.iloc[0,:] # 按照绝对的索引来索引，所以得到了第一位
Out[6]:
a 5
b 1
Name: 4, dtype: int64
In [7]: df.iloc[0,"b"] # 因为是绝对位置，所以列的参数不能是列名
ValueError: Location based indexing can only have [integer, integer slice (START point is INCLUDED, END point is EXCLUDED), listlike of integers, boolean array] types
In [8]: df.iloc[0,1] # “b”列的绝对位置是1，所以这就是索引了“b”列
Out[8]: 1
In [9]: df.iloc[0,:]["b"] # 和上述方法是一样的，不过这个更加容易懂一些
Out[9]: 1

以上这篇浅谈Pandas 排序之后索引的问题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。

赞 (0)

相关推荐

  • pandas通过索引进行排序的示例

    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.

  • pandas实现选取特定索引的行

    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

  • pandas 对series和dataframe进行排序的实例

    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','

  • 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

  • 在Python中pandas.DataFrame重置索引名称的实例

    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':

  • pandas数据清洗,排序,索引设置,数据选取方法

    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

  • 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

  • 浅谈Pandas 排序之后索引的问题

    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

  • 浅谈pandas用groupby后对层级索引levels的处理方法

    层及索引levels,刚开始学习pandas的时候没有太多的操作关于groupby,仅仅是简单的count.sum.size等等,没有更深入的利用groupby后的数据进行处理.近来数据处理的时候有遇到这类问题花了一点时间,所以这里记录以及复习一下:(以下皆是个人实践后的理解) 我使用一个实例来讲解下面的问题:一张数据表中有三列(动物物种.物种品种.品种价格),选出每个物种从大到小品种的前两种,最后只需要品种和价格这两列. 以上这张表是我们后面需要处理的数据表 (物种 品种 价格) levels

  • 浅谈pandas.cut与pandas.qcut的使用方法及区别

    pandas.cut: pandas.cut(x, bins, right=True, labels=None, retbins=False, precision=3, include_lowest=False) 参数: 1. x,类array对象,且必须为一维,待切割的原形式 2. bins, 整数.序列尺度.或间隔索引.如果bins是一个整数,它定义了x宽度范围内的等宽面元数量,但是在这种情况下,x的范围在每个边上被延长1%,以保证包括x的最小值或最大值.如果bin是序列,它定义了允许非均匀

  • 浅谈MySQL和Lucene索引的对比分析

    浅谈MySQL和Lucene索引的对比分析

    MySQL和Lucene都可以对数据构建索引并通过索引查询数据,一个是关系型数据库,一个是构建搜索引擎(Solr.ElasticSearch)的核心类库.两者的索引(index)有什么区别呢?以前写过一篇<Solr与MySQL查询性能对比>,只是简单的对比了下查询性能,对于内部原理却没有解释,本文简单分析下两者的索引区别. MySQL索引实现 在MySQL中,索引属于存储引擎级别的概念,不同存储引擎对索引的实现方式是不同的,本文主要讨论MyISAM和InnoDB两个存储引擎的索引实现方式. M

  • 浅谈pandas中Dataframe的查询方法([], loc, iloc, at, iat, ix)

    pandas为我们提供了多种切片方法,而要是不太了解这些方法,就会经常容易混淆.下面举例对这些切片方法进行说明. 数据介绍 先随机生成一组数据: In [5]: rnd_1 = [random.randrange(1,20) for x in xrange(1000)] ...: rnd_2 = [random.randrange(1,20) for x in xrange(1000)] ...: rnd_3 = [random.randrange(1,20) for x in xrange(1

  • 浅谈Pandas:Series和DataFrame间的算术元素

    如下所示: import numpy as np import pandas as pd from pandas import Series,DataFrame 一.Series与Series s1 = Series([1,3,5,7],index=['a','b','c','d']) s2 = Series([2,4,6,8],index=['a','b','c','e']) 索引对齐项相加,不对齐项的值取NaN s1+s2 1 a 3.0 b 7.0 c 11.0 d NaN e NaN d

  • 浅谈pandas中shift和diff函数关系

    通过?pandas.DataFrame.shift命令查看帮助文档 Signature: pandas.DataFrame.shift(self, periods=1, freq=None, axis=0) Docstring: Shift index by desired number of periods with an optional time freq 该函数主要的功能就是使数据框中的数据移动,若freq=None时,根据axis的设置,行索引数据保持不变,列索引数据可以在行上上下移动

  • 浅谈Mysql主键索引与非主键索引区别

    目录 什么是索引 主键索引和普通索引的区别 索引具体采用的哪种数据结构 InnoDB使用的B+ Tree的索引模型,那么为什么采用B+ 树?这和Hash索引比较起来有什么优缺点? B+ Tree的叶子节点都可以存哪些东西? 聚簇索引和非聚簇索引,在查询数据的时候有区别? Index Condition Pushdown(索引下推) 查询优化器 关于索引的题 什么是索引 MySql官方索引的定义:索引(Index)是帮助MySql高效获取数据的数据结构,索引的目的在于提高查询效率,类比字典:实际上

  • 浅谈MySql整型索引和字符串索引失效或隐式转换问题

    目录 问题概述 问题重现 问题引申 结论 问题概述 今天在上班时,DBA突然找出来一段sql,表示该sql存在隐式转换,不走索引.经过我们的查看后,发现是类型varchar的字段, 我们使用条件传入了数值型的值,由于担心违反保密协议,在此就不贴图了,由我重现一下类似情况给大家看一下. 问题重现 首先我们先创建一张用户表test_user,其中USER_ID为了效果我们设置为varchar类型且加上唯一索引. CREATE TABLE test_user ( ID int(11) NOT NULL

  • 浅谈pandas中DataFrame关于显示值省略的解决方法

    python的pandas库是一个非常好的工具,里面的DataFrame更是常用且好用,最近是越用越觉得设计的漂亮,pandas的很多细节设计的都非常好,有待使用过程中发掘. 好了,发完感慨,说一下最近DataFrame遇到的一个细节: 在使用DataFrame中有时候会遇到表格中的value显示不完全,像下面这样: In: import pandas as pd longString = u'''真正的科学家应当是个幻想家:谁不是幻想家,谁就只能把自己称为实践家.人生的磨难是很多的, 所以我们

随机推荐