pandas 透视表中文字段排序方法

前几天有一个需求，透视表中的年级这一列要按照一年级，二年级这样的序列进行排序，但是用过透视表的人都知道，透视表对中文的排序不是太理想，放弃pandas自带的排序方法。测试了很久，想到一个办法。先把dataframe中需要特殊排序的列中的汉字转换成数字，然后生成透视表，生成透视表之后，再把透视表的index或者columns中的数字替换成相应的汉字，透视表的结果就会按照你想要的顺序进行排序。

 def get_special_sort_data(self, groupby, columns):
 # 获取需要特殊处理的字段的信息
 special_sort_cols = None
 cols_in_index_or_column = None # 判断特殊排序字段在index还是column中
 if self.datasource.has_special_sort_cols:
  # 获取表需要处理的特殊字段信息
  special_sort_cols = self.datasource.get_sort_columns() # {"grade_name": {}}

  if special_sort_cols:
  i_intersection = list(set(groupby) & set(special_sort_cols.keys()))
  c_intersection = list(set(columns) & set(special_sort_cols.keys()))
  if i_intersection:
   cols_in_index_or_column = ('index', i_intersection)
  elif c_intersection:
   cols_in_index_or_column = ('column', c_intersection)
 return cols_in_index_or_column, special_sort_cols
cols_in_index_or_column, special_sort_cols = self.get_special_sort_data(groupby, columns) # special_sort_cols:{"grade_name": {"一年级": 1, "二年级":2, "三年级": 3 ....}}

if cols_in_index_or_column:
 for col in cols_in_index_or_column[1]:
 df[col] = df[col].replace(special_sort_cols.get(col)) # 替换df

# 获取透视表
if cols_in_index_or_column:
 if cols_in_index_or_column[0] == 'index':
  if len(groupby) == 1:
   col_name = cols_in_index_or_column[1][0]
   sort_info = special_sort_cols.get(col_name)
   r_sort_info = {v:k for k, v in zip(sort_info.keys(), sort_info.values())}
   index_1 = df.index.tolist()
   index_1 = [r_sort_info.get(item) for item in index_1]
   df.index = Index(index_1, name=df.index.name)
  else:
   for item in cols_in_index_or_column[1]:
   ix = df.index.names.index(item)
   index_1 = df.index.levels[ix].tolist()
   sort_info = special_sort_cols.get(item)
   r_sort_info = {v: k for k, v in zip(sort_info.keys(), sort_info.values())}
   index_1 = [r_sort_info.get(item) for item in index_1]
   df.index = df.index.set_levels(index_1, level=ix)
 else:
  for item in cols_in_index_or_column[1]:
  ix = df.columns.names.index(item)
  col_1 = df.columns.levels[ix].tolist()
  sort_info = special_sort_cols.get(item)
  r_sort_info = {v: k for k, v in zip(sort_info.keys(), sort_info.values())}
  col_1 = [r_sort_info.get(item) for item in col_1]
  df.columns = df.columns.set_levels(col_1, level=ix)

以上这篇pandas 透视表中文字段排序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。

赞 (0)

相关推荐

  • pandas数值计算与排序方法

    以下代码是基于python3.5.0编写的 import pandas food_info = pandas.read_csv("food_info.csv") # ---------------------特定列加减乘除------------------------- print(food_info["Iron_(mg)"]) div_1000 = food_info["Iron_(mg)"] / 1000 add_100 = food_in

  • 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

  • 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

  • 用Python实现数据的透视表的方法

    在处理数据时,经常需要对数据分组计算均值或者计数,在Microsoft Excel中,可以通过透视表轻易实现简单的分组运算.而对于更加复杂的分组运算,Python中pandas包可以帮助我们实现. 1 数据 首先引入几个重要的包: import pandas as pd import numpy as np from pandas import DataFrame,Series 通过代码构造数据集: data=DataFrame({'key1':['a','b','c','a','c','a',

  • 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 透视表中文字段排序方法

    前几天有一个需求,透视表中的年级这一列要按照一年级,二年级这样的序列进行排序,但是用过透视表的人都知道,透视表对中文的排序不是太理想,放弃pandas自带的排序方法.测试了很久,想到一个办法.先把dataframe中需要特殊排序的列中的汉字转换成数字,然后生成透视表,生成透视表之后,再把透视表的index或者columns中的数字替换成相应的汉字,透视表的结果就会按照你想要的顺序进行排序. def get_special_sort_data(self, groupby, columns): #

  • Pandas透视表（pivot_table）详解

    Pandas透视表（pivot_table）详解

    介绍 也许大多数人都有在Excel中使用数据透视表的经历,其实Pandas也提供了一个类似的功能,名为pivot_table.虽然pivot_table非常有用,但是我发现为了格式化输出我所需要的内容,经常需要记住它的使用语法.所以,本文将重点解释pandas中的函数pivot_table,并教大家如何使用它来进行数据分析. 如果你对这个概念不熟悉,wikipedia上对它做了详细的解释.顺便说一下,你知道微软为PivotTable(透视表)注册了商标吗?其实以前我也不知道.不用说,下面我将讨论

  • 一文搞懂Python中pandas透视表pivot_table功能详解

    一文搞懂Python中pandas透视表pivot_table功能详解

    目录 一.概述 1.1 什么是透视表? 1.2 为什么要使用pivot_table? 二.如何使用pivot_table 2.1 读取数据 2.2Index 2.3Values 2.4Aggfunc 2.5Columns 一文看懂pandas的透视表pivot_table 一.概述 1.1 什么是透视表? 透视表是一种可以对数据动态排布并且分类汇总的表格格式.或许大多数人都在Excel使用过数据透视表,也体会到它的强大功能,而在pandas中它被称作pivot_table. 1.2 为什么要使用

  • 一文搞懂Python中pandas透视表pivot_table功能

    一文搞懂Python中pandas透视表pivot_table功能

    目录 一.概述 1.1 什么是透视表? 1.2 为什么要使用pivot_table? 二.如何使用pivot_table 2.1 读取数据 2.2Index 2.3Values 2.4Aggfunc 2.5Columns 一文看懂pandas的透视表pivot_table 一.概述 1.1 什么是透视表? 透视表是一种可以对数据动态排布并且分类汇总的表格格式.或许大多数人都在Excel使用过数据透视表,也体会到它的强大功能,而在pandas中它被称作pivot_table. 1.2 为什么要使用

  • 在SQLite-Python中实现返回、查询中文字段的方法

    博主在这个问题上卡了挺久的,贴出来解决方法帮助需要的朋友,直接上代码(测试环境:win10+Python2.7): # coding=utf-8 import sqlite3 with sqlite3.connect(":memory:") as conn: try: init_sql = " create table test (id integer primary key ,name text(200) not null);" \ " insert i

  • mysql 按中文字段排序

    如果这个问题不解决,那么MySQL将无法实际处理中文. 出现这个问题的原因是因为MySQL在查询字符串时是大小写不敏感的,在编绎MySQL时一般以ISO-8859字符集作为默认的字符集,因此在比较过程中中文编码字符大小写转换造成了这种现象. 解决方法: 对于包含中文的字段加上"binary"属性,使之作为二进制比较,例如将"name char(10)"改成"name char(10)binary". 如果你使用源码编译MySQL,可以编译MySQ

  • php数组中包含中文的排序方法

    php数组中文排序,文件格式一般用utf8,直接用asort排序不行.若是gbk和gb2312可以.这跟编码有关.gbk和gb2312本身的编码就是用拼音排序的. 复制代码 代码如下: function utf8_array_asort(&$array) {if(!isset($array) || !is_array($array)) {  return false;}foreach($array as $k=>$v) {  $array[$k] = iconv('UTF-8', 'GB23

  • 基于JS实现数字+字母+中文的混合排序方法

    基于JS实现数字+字母+中文的混合排序方法

    在上篇文章给大家介绍了JavaScript sort数组排序方法和自我实现排序方法小结,用自己的方法实现了数字数组的排序. 当然,实际运用中,我还是会使用sort方法更加方便.但是,我上一篇博文,仅仅是实现了数字排序,而srot方法默认可是能给字母实现排序的哦!而我的代码只能排序数字,看起来还是弱弱的. 所以,我得加上能排字母甚至中文的排序方法. 实现代码 $(function(){ var arr = ["Jack","Book","Fung"

  • MySQL/MariaDB 如何实现数据透视表的示例代码

    前文介绍了Oracle 中实现数据透视表的几种方法,今天我们来看看在 MySQL/MariaDB 中如何实现相同的功能. 本文使用的示例数据可以点此下载. 使用 CASE 表达式和分组聚合 数据透视表的本质就是按照行和列的不同组合进行数据分组,然后对结果进行汇总:因此,它和数据库中的分组(GROUP BY)加聚合函数(COUNT.SUM.AVG 等)的功能非常类似. 我们首先使用以下 GROUP BY 子句对销售数据进行分类汇总: select coalesce(product, '[全部产品]

  • python 用pandas实现数据透视表功能

    python 用pandas实现数据透视表功能

    透视表是一种可以对数据动态排布并且分类汇总的表格格式.对于熟练使用 excel 的伙伴来说,一定很是亲切! pd.pivot_table() 语法: pivot_table(data, # DataFrame values=None, # 值 index=None, # 分类汇总依据 columns=None, # 列 aggfunc='mean', # 聚合函数 fill_value=None, # 对缺失值的填充 margins=False, # 是否启用总计行/列 dropna=True,

随机推荐