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Python-科学计算-pandas-22-排序

今天讲讲pandas模块 将df进行排序 Part 1:场景描述 已知df1,包括6,"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取值,即value1取值

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python数据科学系列:pandas入门详细教程

;sort_values是排序,如果是dataframe对象,也可通过axis参数设置排序方向是行还是,同时根据by参数传入指定的行或者,可传入多行或多并分别设置升序降序参数,非常灵活。...2 分组聚合 pandas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,以某取值为重整后行标签,以另一列取值作为重整后的标签,以其他取值作为填充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.columns排序 如果我们需要使用权重价格打破平局进行排序,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 语法和架构上来说,用Pandas添加要好得多: Pandas不需要像NumPy那样为整个数组重新分配内存;它只是为新的添加一个引用,并更新一个列名的 registry。...5.连接 如果想用另一个表的信息来补充一个基于共同的表,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.分组 数据分析中另一个常见的操作是分组

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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index排序输出 sort_values 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里的值取取 取某一列,df[这的对应的横坐标] 取多,df[[...第一列的对应的横坐标,第二的对应的横坐标]]以此类推 10.df里面取值 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,:] #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(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: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)排序后的索引号是之前的行号,需要修改成0到N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,销售时间升序排序

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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') 按照特定的值排序 df.sort_values(by=['age']) 按照索引排序 df.sort_index() 如果 pr 的值大于 3000 , group...df.groupby(‘city’).count() city 分组后进行数据汇总df.groupby(‘city’)[‘id’].count() city 进行分组,然后汇总 id 的数据df.groupby

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Pandas速查手册中文版

], ascending=[True,False]):先按col1升序排列,后col2降序排列数据 df.groupby(col):返回一个col进行分组的Groupby对象 df.groupby...([col1,col2]):返回一个进行分组的Groupby对象 df.groupby(col1)[col2]:返回col1进行分组后,col2的均值 df.pivot_table(index...=col1, values=[col2,col3], aggfunc=max):创建一个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col1分组的所有的均值 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、价格为标题的表格中,若对该表格的商品名称进行轴向旋转操作,即将商品名称一列的唯一值变换成索引...,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 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 理解上说,可以将Series理解为Excel中的一列就对应一个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(Series)。

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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 标签取...,否则按连接 # 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(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)....方向也有相应的计算处理方式。如果是方向的运算,一个是dataFrame,另一个是Series,首先将Series沿方向广播,然后运算。...4. sort_index() 和 sort_values() 方法 索引排序数值排序,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 升序对结果进行排序 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,结果系列降序排列,不包含任何 NA 值。例如,让我们 Titanic 数据集中获取“Embarked”的计数。...我们已经学习了参数升序以获得值计数 ASC 或 DESC 排序的结果。...一个常见的用例是某个分组,然后获取另一列的唯一值的计数。例如,让我们“Embarked”分组并获取不同“Sex”值的计数。

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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,排序分组...升序对值排序 df.sort_values(col2,ascending=False) 将col2降序对值排序 df.sort_values([col1,ascending=[True,False]...) 将col1升序排序,然后降序排序col2 df.groupby(col) 从一列返回一组对象的值 df.groupby([col1,col2]) 返回一组对象的值 df.groupby(col1...)[col2] 返回col2中的值的平均值,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,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、升序对结果进行排序 3、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,结果系列降序排列,不包含任何 NA 值。例如,让我们 Titanic 数据集中获取“Embarked”的计数。...我们已经学习了参数升序以获得值计数 ASC 或 DESC 排序的结果。...一个常见的用例是某个分组,然后获取另一列的唯一值的计数。例如,让我们“Embarked”分组并获取不同“Sex”值的计数。

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最全面的Pandas的教程!没有之一!

现有的创建新: ? DataFrame 里删除行/ 想要删除某一行或一列,可以用 .drop() 函数。...分组统计 Pandas分组统计功能可以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...排序 如果想要将整个表一列的值进行排序,可以用 .sort_values() : ? 如上所示,表格变成 col2 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 表示进行分组索引,而 columns 则表示最后结果将的数据进行分列。

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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 升序对结果进行排序 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,结果系列降序排列,不包含任何 NA 值。例如,让我们 Titanic 数据集中获取“Embarked”的计数。  ...我们已经学习了参数升序以获得值计数 ASC 或 DESC 排序的结果。...一个常见的用例是某个分组,然后获取另一列的唯一值的计数。例如,让我们“Embarked”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col2降序排列数据 df.groupby(col) # 返回一个col进行分组的Groupby对象 df.groupby([col1,col2]) # 返回一个进行分组的Groupby...对象 df.groupby(col1)[col2].agg(mean) # 返回col1进行分组后,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col1分组的所有的均值,支持df.groupby(col1).col2.agg(['min','max'

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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col1升序排列,后col2降序排列数据 df.groupby(col) # 返回一个col进行分组的Groupby...对象 df.groupby([col1,col2]) # 返回一个进行分组的Groupby对象 df.groupby(col1)[col2] # 返回col1进行分组后,col2的均值 df.pivot_table...(index=col1, values=[col2,col3], aggfunc=max) # 创建一个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col1分组的所有的均值 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): - 分数,把数据做一次升序排序 - 生成一新,值为 0-9(共10个数字) 的循环数列 - 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的复制粘贴到C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: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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