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Python-科学计算-pandas-22-按某列排序

今天讲讲pandas模块 将df按某列进行排序 Part 1：场景描述 已知df1，包括6列，"time", "pos", "value1", "value2", "value3", "value4...其中value4为周次信息，想获取最新周次value1的取值 如下图，最新的周次应该为21KW36，其对应value1的取值为50 df Part 2：逻辑 将df按照value4列进行排序...取第1行value1的取值即为所求 Part 3：代码 import pandas as pd dict_1 = {"time": ["2019-11-02", "2019-11-03", "2019...代码截图 执行结果 Part 4：部分代码解读 df_1.sort_values(by='value4', ascending=False, inplace=True)，将df_1按照value4列进行排序...True)即按照升序来排序，结果如下图 val = df_1.iloc[0, 2]，获取第1行第3列的取值，即value1列的取值。

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python数据科学系列：pandas入门详细教程

；sort_values是按值排序，如果是dataframe对象，也可通过axis参数设置排序方向是行还是列，同时根据by参数传入指定的行或者列，可传入多行或多列并分别设置升序降序参数，非常灵活。...2 分组聚合 pandas的另一个强大的数据分析功能是分组聚合以及数据透视表，前者堪比SQL中的groupby，后者媲美Excel中的数据透视表。...groupby，类比SQL中的group by功能，即按某一列或多列执行分组。...两种分组聚合形式 pivot，pivot英文有"支点"或者"旋转"的意思，排序算法中经典的快速排序就是不断根据pivot不断将数据二分，从而加速排序过程。用在这里，实际上就是执行行列重整。...例如，以某列取值为重整后行标签，以另一列取值作为重整后的列标签，以其他列取值作为填充value，即实现了数据表的行列重整。

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收藏 | 提高数据处理效率的 Pandas 函数方法

“room_type”这一列来进行处理 pd.factorize(df['room_type']) 结果返回的是元组形式的数据，由两部分组成，其中的第一部分是根据离散值映射完成后的数字，另一部分则是具体的离散值数据...所谓独热编码，就是将离散型特征的每一种取值都看成一种状态，若某一个特征当中有N个不相同的取值，则我们就可以将该特征抽象成N中不同的状态。...: 将第一列的给去掉 我们将它与源数据进行合并的话 df.join(pd.get_dummies(df['room_type'])) 03 pandas.qcut() 有时候我们需要对数据集中的某一列进行分箱处理...例如我们把学生年龄按15岁划分成一组，0-15岁的叫做少年，16-39岁的叫做青年，而31-45岁的叫做壮年。...替换成所设定范围中的上限与下限，例如下面的例子，我们针对数据集当中的“price”这一列进行极值的处理 df['price'] = df['price'].clip(100,140) df.head(

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Pandas图鉴(一)：Pandas vs Numpy

1.Sorting 用Pandas按列排序更有可读性，你可以看到如下： 这里argsort(a[:,1])计算了使a的第二列以升序排序的排列方式，然后外部的a[...]相应地重新排列a的行。...2.按columns排序 如果我们需要使用权重列按价格列打破平局进行排序，那么对于NumPy来说却有些糟糕： 如果选择使用NumPy，我们首先按重量排序，然后再按价格应用第二次排序。...3.增加一列 从语法和架构上来说，用Pandas添加列要好得多： Pandas不需要像NumPy那样为整个数组重新分配内存；它只是为新的列添加一个引用，并更新一个列名的 registry。...5.按列连接 如果想用另一个表的信息来补充一个基于共同列的表，NumPy几乎没有用。而Pandas更好，特别是对于1:n的关系。...Pandas连接有所有熟悉的 inner, left, right, 和 full outer 连接模式。 6.按列分组 数据分析中另一个常见的操作是按列分组。

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pandas模块(很详细归类),pd.concat(后续补充)

6.12自我总结 一.pandas模块 import pandas as pd约定俗称为pd 1.模块官方文档地址 https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable...查看数据每一列的极值，均值，中位数，只可用于数值型数据 transpose 转置，也可用Ｔ来操作 sort_index 排序，可按行或列index排序输出 sort_values 按数据值来排序 4...') 按照值进行排序,默认是竖着排序,也可以通过设置axis=0或者1进行修改,默认升序 8.df里的值按行取行 取单行:用切片进行df[0:1]取第一行,但是开始的话横纵坐标是不算在里面的,这里是横坐标的索引...取多行:df.loc[起始横坐标:结束横坐标] 必须是横坐标,纵坐标的名称而不去索引,前后可以相同就取起始横坐标这一行 9.df里的值按列取取列 取某一列,df[这列的对应的横坐标] 取多列,df[[...第一列的对应的横坐标,第二列的对应的横坐标]]以此类推 10.df里面按行取值 按行取值df.iloc[2, 1] 第3行第二个 11.df取某个区域 df.iloc[1:4, 1:4] 横坐标是,第2

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疫情这么严重，还不待家里学Numpy和Pandas？

#获取第一行,0前面要加逗号，不然打印类型出来 a[:,0] #获取第一列，0后面加逗号 a[0,:] #按轴计算：axis=1 计算每一行的平均值 a.mean(axis=1) pandas二维数组.../pandas-docs/stable/generated/pandas.DataFrame.dropna.html #删除列（销售时间，社保卡号）中为空的行 #how='any' 在给定的任何一列中有缺失值就删除...by:按哪几行排序 ascending=true 表示升序排序 na-position='first' 表示空值放到前面 #按照销售日期升序 salesDf=salesDf.sort_values(by...='销售时间', ascending=True naposition='first') #重命名行号（index）排序后的列索引号是之前的行号，需要修改成从0到N按顺序的索引值 salesDf=salesDf.reset_index...kpilDf=salesDf.drop_duplicates( subset=['销售时间','社保卡号'] ) #总消费次数：有多少行 totalI=kpi1_Df.shape[0] #第一步，按销售时间升序排序

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用 Pandas 进行数据处理系列 二

a_name','bname']] ，里面需要是一个 list 不然会报错增加一列df['new']=list([...])对某一列除以他的最大值df['a']/df['a'].max()排序某一列df.sorted_values...（ Nan )，排序的时候会将其排在末尾 基本用法 数据表信息查看 df.shape维度查看df.info()数据表基本信息，包括围度、列名、数据格式、所占空间df.dtypes每一列的数据格式df[‘...b’].dtype某一列的格式df.isnull()是否空值df....df.set_index('id') 按照特定列的值排序 df.sort_values(by=['age']) 按照索引列排序 df.sort_index() 如果 pr 列的值大于 3000 ， group...df.groupby(‘city’).count()按 city 列分组后进行数据汇总df.groupby(‘city’)[‘id’].count()按 city 进行分组，然后汇总 id 列的数据df.groupby

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Pandas速查手册中文版

], ascending=[True,False])：先按列col1升序排列，后按col2降序排列数据 df.groupby(col)：返回一个按列col进行分组的Groupby对象 df.groupby...([col1,col2])：返回一个按多列进行分组的Groupby对象 df.groupby(col1)[col2]：返回按列col1进行分组后，列col2的均值 df.pivot_table(index...=col1, values=[col2,col3], aggfunc=max)：创建一个按列col1进行分组，并计算col2和col3的最大值的数据透视表 df.groupby(col1).agg(np.mean...)：返回按列col1分组的所有列的均值 data.apply(np.mean)：对DataFrame中的每一列应用函数np.mean data.apply(np.max,axis=1)：对DataFrame...df.corr()：返回列与列之间的相关系数 df.count()：返回每一列中的非空值的个数 df.max()：返回每一列的最大值 df.min()：返回每一列的最小值 df.median()：返回每一列的中位数

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数据导入与预处理-第6章-02数据变换

pivot_table透视的过程如下图： 假设某商店记录了5月和6月活动期间不同品牌手机的促销价格，保存到以日期、商品名称、价格为列标题的表格中，若对该表格的商品名称列进行轴向旋转操作，即将商品名称一列的唯一值变换成列索引...，将出售日期一列的唯一值变换成行索引。...，商品一列的唯一数据变换为列索引： # 将出售日期一列的唯一数据变换为行索引，商品一列的唯一数据变换为列索引 new_df = df_obj.pivot(index='出售日期', columns='商品名称...as_index：表示聚合后新数据的索引是否为分组标签的索引，默认为True。 sort：表示是否对分组索引进行排序，默认为True。...).max() 输出为： 分组+内置函数+排序 # 排序 分组 聚合后 排序 df_obj[['key','data']].groupby(by="key").max().sort_values

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零基础5天入门Python数据分析：第五课

本次课从解决问题入手，假设我们有一个班级的学生的期末考试的成绩的Excel表格，我们现在要实现一些简单的数据分析，主要解决以下问题： 统计班级人数 统计各科平均分 统计总分的平均分 按总分进行排序，并导出数据...），第一列“学生”的左边还有一列数字0,1,2,3......2.1 按照总分排序 在pandas中，可以使用sort_values来对数据进行排序： 如果ignore_index设置为False，则学生这一列的左侧的索引就会跟原来的索引一样，例如学生30的索引原来是...分组统计 分组统计有两种方式可以用，一种是分组（groupby），另一种是透视表。 我们在做数据分析时，分组统计是最基础的操作之一。...，二维异构表格 从理解上说，可以将Series理解为Excel中的列，一列就对应一个Series结构的数据，而DataFrame可以理解为对应一个Excel表格，一个表格可以包含多列（Series）。

1.5K30

Pandas_Study01

访问dataframe 元素的方式 # 获取dataframe 一列的数据 df['日期'] # 获取dataframe 几列的数据 df[['x', 'y']] # 同样的也可以使用loc 按标签取...，否则按列连接 # 删除一列，在原有的dataframe上进行操作 del df['日期'] 或是使用 pop 方法，返回被删除的数据列(只能是某一列) df.pop('cx') # 通过 drop...如果参与运算的一个是DataFrame，另一个是Series，那么pandas会对Series进行行方向的广播，然后做相应的运算。 4)....列方向也有相应的计算处理方式。如果是列方向的运算，一个是dataFrame，另一个是Series，首先将Series沿列方向广播，然后运算。...4. sort_index() 和 sort_values() 方法 按索引排序 或 按数值排序，默认升序排列。

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9个value_counts()的小技巧，提高Pandas 数据分析效率

生成的Series可以按降序或升序排序，通过参数控制包括或排除NA。 在本文中，我们将探讨 Pandas value_counts() 的不同用例。您将学习如何使用它来处理以下常见任务。...默认参数 按升序对结果进行排序 按字母顺序排列结果 结果中包含空值 以百分比计数显示结果 将连续数据分入离散区间 分组并调用 value_counts() 将结果系列转换为 DataFrame 应用于DataFrame...默认情况下，结果系列按降序排列，不包含任何 NA 值。例如，让我们从 Titanic 数据集中获取“Embarked”列的计数。...我们已经学习了参数升序以获得按值计数 ASC 或 DESC 排序的结果。...一个常见的用例是按某个列分组，然后获取另一列的唯一值的计数。例如，让我们按“Embarked”列分组并获取不同“Sex”值的计数。

6.5K61

Pandas速查卡-Python数据科学

': 'new_ name'}) 选择重命名 df.set_index('column_one') 更改索引 df.rename(index=lambda x: x + 1) 批量重命名索引 筛选，排序和分组...按升序对值排序 df.sort_values(col2,ascending=False) 将col2按降序对值排序 df.sort_values([col1,ascending=[True,False]...) 将col1按升序排序，然后按降序排序col2 df.groupby(col) 从一列返回一组对象的值 df.groupby([col1,col2]) 从多列返回一组对象的值 df.groupby(col1...)[col2] 返回col2中的值的平均值，按col1中的值分组（平均值可以用统计部分中的几乎任何函数替换） df.pivot_table(index=col1,values=[col2,col3],aggfunc...=max) 创建一个数据透视表，按col1分组并计算col2和col3的平均值 df.groupby(col1).agg(np.mean) 查找每个唯一col1组的所有列的平均值 data.apply(

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9个value_counts()的小技巧，提高Pandas 数据分析效率

生成的Series可以按降序或升序排序，通过参数控制包括或排除NA。 在本文中，我们将探讨 Pandas value_counts() 的不同用例。您将学习如何使用它来处理以下常见任务。...1、默认参数 2、按升序对结果进行排序 3、按字母顺序排列结果 4、结果中包含空值 5、 以百分比计数显示结果 6、将连续数据分入离散区间 7、分组并调用 value_counts() 8、将结果系列转换为...默认情况下，结果系列按降序排列，不包含任何 NA 值。例如，让我们从 Titanic 数据集中获取“Embarked”列的计数。...我们已经学习了参数升序以获得按值计数 ASC 或 DESC 排序的结果。...一个常见的用例是按某个列分组，然后获取另一列的唯一值的计数。例如，让我们按“Embarked”列分组并获取不同“Sex”值的计数。

2.4K20

最全面的Pandas的教程！没有之一!

从现有的列创建新列： ? 从 DataFrame 里删除行/列 想要删除某一行或一列，可以用 .drop() 函数。...分组统计 Pandas 的分组统计功能可以按某一列的内容对数据行进行分组，并对其应用统计函数，比如求和，平均数，中位数，标准差等等… 举例来说，用 .groupby() 方法，我们可以对下面这数据表按...排序 如果想要将整个表按某一列的值进行排序，可以用 .sort_values() ： ? 如上所示，表格变成按 col2 列的值从小到大排序。...Pandas 的数据透视表能自动帮你对数据进行分组、切片、筛选、排序、计数、求和或取平均值，并将结果直观地显示出来。比如，这里有个关于动物的统计表： ?...，index 表示按该列进行分组索引，而 columns 则表示最后结果将按该列的数据进行分列。

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9个value_counts()的小技巧，提高Pandas 数据分析效率

生成的Series可以按降序或升序排序，通过参数控制包括或排除NA。 在本文中，我们将探讨 Pandas value_counts() 的不同用例。您将学习如何使用它来处理以下常见任务。...默认参数 按升序对结果进行排序 按字母顺序排列结果 结果中包含空值 以百分比计数显示结果 将连续数据分入离散区间 分组并调用 value_counts() 将结果系列转换为 DataFrame 应用于DataFrame...默认情况下，结果系列按降序排列，不包含任何 NA 值。例如，让我们从 Titanic 数据集中获取“Embarked”列的计数。  ...我们已经学习了参数升序以获得按值计数 ASC 或 DESC 排序的结果。...一个常见的用例是按某个列分组，然后获取另一列的唯一值的计数。例如，让我们按“Embarked”列分组并获取不同“Sex”值的计数。

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pandas技巧4

本文中记录Pandas操作技巧，包含： 导入数据 导出数据 查看、检查数据 数据选取 数据清洗 数据处理：Filter、Sort和GroupBy 数据合并 常识 # 导入pandas import pandas...，后按col2降序排列数据 df.groupby(col) # 返回一个按列col进行分组的Groupby对象 df.groupby([col1,col2]) # 返回一个按多列进行分组的Groupby...对象 df.groupby(col1)[col2].agg(mean) # 返回按列col1进行分组后，列col2的均值,agg可以接受列表参数，agg([len,np.mean]) df.pivot_table...(index=col1, values=[col2,col3], aggfunc={col2:max,col3:[ma,min]}) # 创建一个按列col1进行分组，计算col2的最大值和col3的最大值...、最小值的数据透视表 df.groupby(col1).agg(np.mean) # 返回按列col1分组的所有列的均值,支持df.groupby(col1).col2.agg(['min','max'

3.4K20

妈妈再也不用担心我忘记pandas操作了

df.count() # 返回每一列中的非空值的个数 df.max() # 返回每一列的最大值 df.min() # 返回每一列的最小值 df.median() # 返回每一列的中位数 df.std(...([col1,col2], ascending=[True,False]) # 先按列col1升序排列，后按col2降序排列数据 df.groupby(col) # 返回一个按列col进行分组的Groupby...对象 df.groupby([col1,col2]) # 返回一个按多列进行分组的Groupby对象 df.groupby(col1)[col2] # 返回按列col1进行分组后，列col2的均值 df.pivot_table...(index=col1, values=[col2,col3], aggfunc=max) # 创建一个按列col1进行分组，并计算col2和col3的最大值的数据透视表 df.groupby(col1...).agg(np.mean) # 返回按列col1分组的所有列的均值 data.apply(np.mean) # 对DataFrame中的每一列应用函数np.mean data.apply(np.max

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懂Excel轻松入门Python数据分析包pandas(二十五)：循环序列分组

，这里直接给出一种比较直观的解决思路(不一定最优)： - 按分数，把数据做一次升序排序 - 生成一新列，值为从 0-9(共10个数字) 的循环数列 - 按循环数列分组，即可得到结果 Excel 的做法...按照惯例，先看看如果在 Excel 上是怎么得到结果(流程前2步)： - 排序使用 Excel 内置功能，不详细讲解 - 输出循环数列，可以用函数公式，但这里当然用 Excel 的内置功能即可，先得到一列...0-9(先输入0、1，再下拉即可)，然后把这0-9的列复制粘贴到C列中即可 - 后面的分组，统计得到结果，就不要麻烦 Excel 了，你也会烦死 pandas 中的对应实现 怎么样生成需求中的循环数列呢...，进行分组统计，得到结果： - 行1：加载数据 - 行2：调用之前定义的函数，获取分组依据 - 行4-10：按分数排序 + 分组统计结果 - 行8：对每个组中的人名(name) 串在一起(','.join...) ，同时求个数(count) - 行12：修改表头 - 行15：把分组结果输出到工作表"分组信息" - 行16：对分组结果输出一个统计信息到工作表"组差异" 排序、分组、汇总、统计到输出，就是这么简单直观

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