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  • pandas 按照某一列进行排序

    万次阅读 2018-10-29 17:38:00
    pandas排序的方法有很多,sort_values表示根据某一列排序 pd.sort_values("xxx",inplace=True) 表示pd按照xxx这个字段排序,inplace默认为False,如果该值为False,那么原来的pd顺序没变,只是返回的是...
          pandas排序的方法有很多,sort_values表示根据某一列排序
    
           pd.sort_values("xxx",inplace=True)
    
        表示pd按照xxx这个字段排序,inplace默认为False,如果该值为False,那么原来的pd顺序没变,只是返回的是排序的
    

      

    python 判断一个数是否是NaN

    >>> import math
    >>> x = float('nan')
    >>> math.isnan(x)
    True
    

      

    pandas 基本操作: https://blog.csdn.net/zutsoft/article/details/51483710

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  • 按照某一列排序 d = {'A': [3, 6, 6, 7, 9], 'B': [2, 5, 8, 0, 0]} df = pd.DataFrame(data=d) print('排序前:\n', df) ''' 排序前: A B 0 3 2 1 6 5 2 6 8 3 7 0 4 9 0 ''' res = df.sort_val...

    welcome to my blog

    按照某一列排序

    d = {'A': [3, 6, 6, 7, 9], 'B': [2, 5, 8, 0, 0]}
    df = pd.DataFrame(data=d)
    print('排序前:\n', df)
    '''
    排序前:
       A  B
    0  3  2
    1  6  5
    2  6  8
    3  7  0
    4  9  0
    '''
    res = df.sort_values(by='A', ascending=False)
    print('按照A列的值排序:\n', res)
    '''
    按照A列的值排序:
       A  B
    4  9  0
    3  7  0
    1  6  5
    2  6  8
    0  3  2
    '''
    

    按照多列排序

    d = {'A': [3, 6, 6, 7, 9], 'B': [2, 5, 8, 0, 0]}
    df = pd.DataFrame(data=d)
    print('排序前:\n', df)
    '''
    排序前:
       A  B
    0  3  2
    1  6  5
    2  6  8
    3  7  0
    4  9  0
    '''
    res = df.sort_values(by=['A', 'B'], ascending=[False, False])
    print('按照A列B列的值排序:\n', res)
    '''
    按照A列B列的值排序:
       A  B
    4  9  0
    3  7  0
    2  6  8
    1  6  5
    0  3  2
    '''
    
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  • pandas 根据某一列排序(sort_values)

    万次阅读 2020-03-26 17:49:45
    官方文档: ...df.sort_values(by="XXXX" , ascending=False) by 指定 ascending #coding=utf-8 import pandas as pd import num...
    官方文档: https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/generated/pandas.DataFrame.sort_values.html
    df.sort_values(by="XXXX" , ascending=False) by 指定列 ascending
    #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','two','three'])
    print(frame)
    print(series)
    print('series通过索引进行排序:'
    print(series.sort_index())
    print('series通过值进行排序:'
    print(series.sort_values())
    print('dataframe根据行索引进行降序排序(排序时默认升序,调节ascending参数)):'
    print(frame.sort_index(ascending=False))
    print('dataframe根据列索引进行排序:')
    print(frame.sort_index(axis=1))
    print('dataframe根据值进行排序:')
    print(frame.sort_values(by='a'))
    print('通过多个索引进行排序:')
    print(frame.sort_values(by=['a','c']))
    
    实验结果:
           b  a  d  c
    one    2  4  1  5
    two    3  1  4  5
    three  5  1  4  2
    b    3
    a    4
    d    1
    c    6
    dtype: int64
    series通过索引进行排序:
    a    4
    b    3
    c    6
    d    1
    dtype: int64
    series通过值进行排序:
    d    1
    b    3
    a    4
    c    6
    dtype: int64
    dataframe根据行索引进行降序排序(排序时默认升序,调节ascending参数):
           b  a  d  c
    two    3  1  4  5
    three  5  1  4  2
    one    2  4  1  5
    dataframe根据列索引进行排序:
           a  b  c  d
    dd = frame.sort_values(by='b')
    Out[38]: 
           b  a  d  c
    one    2  4  1  5
    two    3  1  4  5
    three  5  1  4  2
    dataframe根据值进行排序:
           b  a  d  c
    two    3  1  4  5
    three  5  1  4  2
    one    2  4  1  5
    通过两个索引进行排序:
           b  a  d  c
    three  5  1  4  2
    two    3  1  4  5
    one    2  4  1  5
    
    
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  • pandas按照某一列进行排序

    千次阅读 2019-07-28 01:44:12
    """按照日期排序类""" def __init__(self, ): pass def sort_it(filename):#传入的参数是文件的名称,程序负责排好序并保存 mydf = pd.read_csv(filename, encoding='utf-8') mydf.sort_values(by=['numb...
    class sort_article(object):
    	"""按照日期排序类"""
    	def __init__(self, ):
    		pass
    
    
    	def sort_it(filename):#传入的参数是文件的名称,程序负责排好序并保存
    		mydf = pd.read_csv(filename, encoding='utf-8')
    		mydf.sort_values(by=['number'], ascending=True, inplace=True)
    		mydf.to_csv('finally.csv', encoding='utf-8', index=False)
    =

     

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  • Pandas按照某列排序

    千次阅读 2019-08-06 18:47:06
    函数: pd.sort_values("feature_name",inplace=True) 表示pd按照"feature_name"这个字段排序; inplace:默认为False,如果该值为False,... ascending:默认为True,按照升序排序,为False时,按照降序排序。 ...
  • DataFrame 根据某列排序 # 根据col1 排序 df.sort_values(by=['col1'],na_position='first'))
  • df.sort_values(by=['time_list'], ascending=True, inplace=True)
  • 在处理 CSV 文件时,有一列是 bool 列,也就是只有 True 或 False 值,但是是交叉的,本人想让其分成两块,一部分全是 True 值的行,另一部分全是 False 的行。 搜索方法使用 groupby() , cut() 函数等未能实现,...
  • 先把该转成category 格式,再弄个排好序的列表,导入排序即可 dis3 = data3.groupby('distance_group')['case0'].count().reset_index() list_dis = ['gps incomplete', 'no move', 'in 5 meters', 'in 50 ...
  • pandas 按照指定顺序进行列排序 将排序列设置成“category”数据类型 list_custom = ['b', 'a', 'c'] df['words'] = df['words'].astype('category') df['words'].cat.reorder_categories(list_custom, inplace=True...
  • 本文详细介绍Pandas数据结构DataFrame和Series的常用方法。欢迎微信随缘关注@pythonic生物人本文可以学到什么?1、pandas简介 2、pandas数据结构之-Series pandas.Series快速创建 pandas.Series取出所有值:values ...
  • 今天小编就为大家分享pandas 透视表中文字段排序方法,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
  • 今天小编就为大家分享Pandas统计重复的里面的值方法,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
  • 按 updateTime 倒序排序,按B\C分组,分组后选择最后更新的时间的那行,并将结果加上新索引。 二、代码 import pandas as pd data = pd.read_csv('test.csv') df = pd.DataFrame(data) df = df.sort_values...
  • pandas 统计某一列中各值的出现次数

    千次阅读 2020-11-19 10:21:53
    df2 = df.key.value_counts() print(df2)
  • Pandas DataFrame按照列的值排序

    千次阅读 2019-10-15 23:38:35
    参考Pandas的官方文档:https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/pandas.DataFrame.sort_values.html 输入: col1 col2 col3 0 A 2 0 1 A 1 1 2 B 9 9 3 NaN ...
  • import pandas as pd import os import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib #设置matplotlib字体,直接复制即可 font = {‘family’: ‘宋体’, ‘weight’: ‘bold’, ‘size’: ‘larger’} matplotlib....
  • pandas中DataFrame依据的值大小排序

    千次阅读 2019-12-12 15:55:34
    pandas中,依据值大小对这个数据帧重新排序
  • Pandas使用()–按对dataframe排序 python复现excel function dataframe排序问题 // ascending默认参数为True,表示升序;False表示降序 df=df.sort_values(by='列名',ascending=True) 上述code实现对dataframe...
  • 分割成个包含两个元素列表的 对于个已知分隔符的简单分割(例如,用破折号分割或用空格分割).str.split() 方法就足够了 。 它在字符串的(系列)上运行,并返回列表(系列)。 >>> import pandas as pd >>...
  • 比如说有一个名为 df1 的dataframe 要统计某一列(比如说列名是city)中各个值出现的次数 #可以通过df.colname 来指定某个列,value_count()在这里进行计数 df2 = df1.city.value_counts() print(df2)
  • Excel总表快速分表:step1: 读取exel数据到DataFramestep2: dataframe中数据进行筛选step3:将筛选完的数据存储到excel中工作中应用实例step1:读取Excel的数据到pandas 的Dataframe方法1:采用pandas,读取sheet1的...
  • Step1:本程序需要用到pandas和os库,这两个库都不是python标准库的一部分,所以使用之前需要先导入。导入时可以为pandas取个别名pd。...sum函数默认对每一列进行求和,通过修改参数axis=1,来对每一行的数值...
  • pandas Dataframe按指定排序问题

    万次阅读 2018-07-30 14:38:15
    想查看按某列排序后的情况,借鉴网上的解决办法: df.sort_values(by="sales" , ascending=False) by 指定 ascending 想显示结果的话,可以将结果赋给另个变量 b=df.sort_values(by="sales" , ascending=...
  • pandas某一列进行排序
  • import pandas as pd data = {'year':['2018','2019','2018','2018','2019','2019','2018','2019'], '数学':[83,90,98,90,88,88,88,89], '英语':[92,89,90,78,83,90,91,95]} df = pd.DataFrame(data...

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关键字:

pandas按照某一列排序