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Pandas df根据整数索引表对行和列进行重新排序

Pandas是一个开源的数据分析和数据处理工具,提供了强大的数据结构和数据分析功能。在Pandas中,DataFrame(df)是一种二维的表格型数据结构,可以对行和列进行重新排序。

根据整数索引表对行和列进行重新排序,可以使用Pandas中的reindex()方法。reindex()方法可以接受一个索引数组,根据该数组重新排序DataFrame的行或列。

对于行的重新排序,可以使用以下代码:

代码语言:txt
复制
df = df.reindex([2, 0, 1])

上述代码将会根据索引表[2, 0, 1]重新排序DataFrame的行,使得原来的第3行变为第1行,原来的第1行变为第2行,原来的第2行变为第3行。

对于列的重新排序,可以使用以下代码:

代码语言:txt
复制
df = df.reindex(columns=[2, 0, 1])

上述代码将会根据索引表[2, 0, 1]重新排序DataFrame的列,使得原来的第3列变为第1列,原来的第1列变为第2列,原来的第2列变为第3列。

Pandas提供了灵活的数据处理和分析功能,适用于各种场景。例如,可以使用Pandas进行数据清洗、数据聚合、数据筛选、数据可视化等操作。在云计算领域,Pandas可以与其他云计算服务相结合,进行大规模数据处理和分析。

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iloc是根据整数标签进行选择,frame[:1,[1,2]]选择第一的第一、二。...(整数表示选择) df.loc[val] 根据标签选择单行或多行 df.loc[:, val] 根据标签选择单列或多 df.loc[val1, val2] 根据标签同时选中行的一部分 df.iloc...[where] 根据整数选择一或多行 df.iloc[:, where] 根据整数选择一或多 df.iloc[where_i, where_i] 根据整数选择 df.at[label_i,...label_i] 根据行列的标签位置选择单个标量值 df.iat[i, j] 根据行列的整数位置选择单个标量值 reindex方法 通过标签选择 get_value, set_value方法 根据的标签设置单个值...Series对象用sort_index排序;而DataFrame利用sort_index方法sort_values方法排序,sort_index根据索引进行排序,sort_values根据排序

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Pandas

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数据整合与数据清洗

可以直接用列名选择,也可以通过ix、iloc、loc方法进行选择。 ix方法可以使用数值或者字符作为索引来选择。 iloc则只能使用数值作为索引来选择。...选择多。ix、iloc、loc方法都可使用。 只不过ixloc方法,索引是前后都包括的,而索引则是前包后不包(与列表索引一致)。 iloc方法则列表索引一致,前包后不包。...03 横向连接 Pandas提供了merge方法来完成各种的横向连接操作。其中包括内连接、外连接。 内连接,根据公共字段保留两共有的信息。...# ignore_index=True表示忽略两原先的索引,合并并重新排序索引,drop_duplicates()表示去重 print(pd.concat([df1, df2], ignore_index...05 排序 Pandas排序方法有以下三种。 sort_values、sort_index、sortlevel。 第一个表示按值排序,第二个表示按索引排序,第三个表示按级别排序

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系统性的学会 Pandas, 看这一篇就够了!

当中的close进行重新赋值为1。...(ascending=)给索引进行排序 这个股票的日期索引原来是从大到小,现在重新排序,从小到大: # 索引进行排序 data.sort_index() 结果: 2.3.2 Series排序 (...与df一致 # 索引进行排序 data['p_change'].sort_index().head() 2015-03-02 2.62 2015-03-03 1.44 2015-03-...以上这些函数可以对seriesdataframe操作,这里我们按照时间的从前往后来进行累计 排序 # 排序之后,进行累计求和 data = data.sort_index() p_change进行求和...(用于统计分组频率的特殊透视) pd.crosstab(value1, value2) 透视:透视是将原有的DataFrame的分别作为索引索引,然后指定的应用聚集函数 data.pivot_table

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