pandas python 倒序_python pandas 倒序 - CSDN
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  • pandas数组逆序

    千次阅读 2018-05-10 16:41:31
    python的statsmodels做预测时遇到问题,用Yahoo拉到的数据用forecast()预测只能预测之前的数据,没办法只能把pandas数组逆序,再做预测。s = Series([4, 7, -5, 3], index=['1','2','3','4'])1 4 2 7 3 -5 4 3 ...

    用python的statsmodels做预测时遇到问题,用Yahoo拉到的数据用forecast()预测只能预测之前的数据,没办法只能把pandas数组逆序,再做预测。

    s = Series([4, 7, -5, 3], index=['1','2','3','4'])

    1    4
    2    7
    3   -5
    4    3
    dtype: int64

    s2 = s.sort_index(ascending=False)

    4    3
    3   -5
    2    7
    1    4
    dtype: int64
    原来是升序的就False,原来是降序的就True。
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  • dataframe数据的反转(reverse)

    万次阅读 2019-01-31 18:01:31
    方法1:data.reindex(index=data.index[::-1]) 方法2:data.iloc[::-1] 举例如下: a=pd.DataFrame({‘gansu’:[2001,2002,2003],‘guangdong’:[2002,2005,2006],‘hunan’:[2003,2009,2010]},index=range(3)) ...

    方法1:data.reindex(index=data.index[::-1])
    方法2:data.iloc[::-1]
    举例如下:

    a=pd.DataFrame({‘gansu’:[2001,2002,2003],‘guangdong’:[2002,2005,2006],‘hunan’:[2003,2009,2010]},index=range(3))
    a
    gansu guangdong hunan
    0 2001 2002 2003
    1 2002 2005 2009
    2 2003 2006 2010

    a.iloc[::-1]
    gansu guangdong hunan
    2 2003 2006 2010
    1 2002 2005 2009
    0 2001 2002 2003

    a.reindex(index=a.index[::-1])
    gansu guangdong hunan
    2 2003 2006 2010
    1 2002 2005 2009
    0 2001 2002 2003

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  • pandas中颠倒列的顺序

    千次阅读 2019-05-15 09:36:23
    在数据预处理过程中可能需要将列的顺序颠倒,有两种方法。...import pandas as pd df = pd.DataFrame(np.array(range(20)).reshape(4,5)) print(df) 原始dataframe如下: 0 1 2 3 4 0 0 1 2 3 4 1 5 6 ...

    在数据预处理过程中可能需要将列的顺序颠倒,有两种方法。

    import numpy as np
    import pandas as pd
    
    df = pd.DataFrame(np.array(range(20)).reshape(4,5))
    print(df)
    

    原始dataframe如下:

        0   1   2   3   4
    0   0   1   2   3   4
    1   5   6   7   8   9
    2  10  11  12  13  14
    3  15  16  17  18  19
    

    1. 方法一

    手动设置列名列表,应用在dataframe中(适合列名比较少的情况)
    我们可以手动来更换列的顺序

    cols = [4,3,2,1,0]
    df = df.ix[:,cols]
    print(df)
    

    输出如下:

        4   3   2   1   0
    0   4   3   2   1   0
    1   9   8   7   6   5
    2  14  13  12  11  10
    3  19  18  17  16  15
    

    2. 方法二

    pandas提供颠倒列顺序的方式
    可以看出当数据的列较多时,方法一会非常繁琐,pandas提供一种非常简便的方式来进行列顺序的颠倒。

    df = df.ix[:, ::-1]
    print(df)
    

    输出如下:

        4   3   2   1   0
    0   4   3   2   1   0
    1   9   8   7   6   5
    2  14  13  12  11  10
    3  19  18  17  16  15
    
    展开全文
  • 1.1.1 dataframe 逆序 倒序

    千次阅读 2020-03-30 10:50:10
    方法1:data.reindex(index=data.index[::-1]) 方法2:data.iloc[::-1]

    方法1:data.reindex(index=data.index[::-1])
    方法2:data.iloc[::-1]

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  • Python pandas,DataFrame排序(sort_values)

    千次阅读 2019-02-20 17:27:50
    demo.py(DataFrame排序,sort_values): # coding=utf-8 import pandas as pd # read_csv读取csv格式的数据,返回DataFrame df = pd.read_csv("...class 'pandas.core.frame.DataFra...
  • pandas通过索引进行排序

    万次阅读 2016-11-17 18:13:50
    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
  • Pandas及Numpy二维数组

    千次阅读 2019-05-25 16:47:28
    Numpy :ndarray ,比python的list性能更好,有mean()、std()、sum()等更多的跟数学计算相关的内置函数,作用于整个数组,访问语法差别:a[1,2](Numpy ndarray)、a[1][2]( Python List) Pandas :DataFrame 轴...
  • 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_...
  • 整理了一下一行数据的排序和得出序号的各类方法,包括正序和倒序。当然还有pandas包的sort_value和sort_index两个method没有包含在这里。如果是多维的数据,需要将axis=0或者1包含进去。 import numpy as np ...
  • PyPackage01---Pandas03_排序sort_values

    万次阅读 多人点赞 2020-05-18 14:03:35
    1 排序   按照某一列的大小进行排序。Py3目前提供两个函数。 1.1 sort_index   这个函数似乎不建议使用了,推荐使用sort_values详情参看:官方文档。 ...sort_index(axis=0, level=None, ascending=True, in...
  • 如果一个DataFrame的index乱了,按正常的sort_index无法排序,则可以用reindex函数
  • 本问主要写根据索引或者值对series和dataframe进行...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],
  • 本文首发于微信公众号“Python...现在有一个pandas的Series和一个python的list,想让Series按指定的list进行排序,如何实现? 这个问题的需求用流程图描述如下: 我思考了一下,这个问题解决的核心是引入pa
  • Pandas高级:list转为dataframe

    千次阅读 2019-02-15 13:14:39
    项目中处理好数据后,进行特征筛选,并将筛选好的特征按照IV值大小进行倒序排序。sorted排好序后,输出的list类型数据,需要将其转为pandas中的dataframe,方便后续存储。 先按照特征的IV值排序: dic_sort = ...
  • 排序(sort_values) info.sort_values(“ARPU”,inplace=True) #from small to big print(info[“ARPU”]) info.sort_values(“ARPU”,inplace=True ,ascending=False)# rank by big to small ...
  • python---之np.cumprod np.cumsum 累乘 累加

    千次阅读 2019-06-24 16:57:31
    - 转载:https://blog.csdn.net/qq_35515661/article/details/85253952
  • Pandas 排序之后索引问题

    千次阅读 2017-07-26 17:17:58
    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 1In [3]: df=df.sort_values(by="b") # 按照b列排序In [4]
  • data df=pd.DataFrame({'Year':[2012,2013,2013,2014],'Value':[10,20,25,30]})--------------------------------- df Value Year 0 10 2012 1 20 2013 2 25 2013 3 30 2014 实现row_number的排名
  • csv 按指定列顺序写入

    万次阅读 2017-08-14 16:54:08
    pandas DataFram 如何制定列的顺序(默认列名字典顺序) 问题:默认的是按照列名的字典顺序排序的,要固定顺序,按照自己想要的顺序。 解决方案: 加columns字段即可 例子: columns = ['cmt','class...
  • pandas 索引列、过滤、分组、求和

    千次阅读 2017-11-30 16:13:53
    前面我们已经把519961(基金编码)这种基金的历史净值明细表html内容抓取到了本地,现在我们还是需要 解析html,取出相关的值,然后保存为csv文件以便pandas来统计分析。from bs4 import BeautifulSoup
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