Pandas:对列类别中的每一行进行排序/百分位数

Pandas是一个基于Python的数据处理和分析库，它提供了丰富的数据结构和数据分析工具，可以方便地进行数据清洗、转换、分析和可视化等操作。

对于对列类别中的每一行进行排序，可以使用Pandas的sort_values()方法。该方法可以按照指定的列或多个列对数据进行排序，默认是升序排序。例如，假设我们有一个名为df的DataFrame对象，其中包含一个名为"category"的列，我们可以使用以下代码对该列进行排序：

df.sort_values(by='category', inplace=True)

这将按照"category"列的值对DataFrame进行排序，并将结果保存在原始的DataFrame对象中。

对于计算百分位数，可以使用Pandas的quantile()方法。该方法可以计算指定列的百分位数，可以通过传递一个浮点数来指定百分位数的位置。例如，假设我们有一个名为df的DataFrame对象，其中包含一个名为"column"的列，我们可以使用以下代码计算该列的第75个百分位数：

percentile = df['column'].quantile(0.75)

这将计算"column"列的第75个百分位数，并将结果保存在变量percentile中。

Pandas官方文档：https://pandas.pydata.org/

腾讯云相关产品和产品介绍链接地址：

腾讯云服务器（CVM）：https://cloud.tencent.com/product/cvm
腾讯云数据库（TencentDB）：https://cloud.tencent.com/product/cdb
腾讯云对象存储（COS）：https://cloud.tencent.com/product/cos
腾讯云人工智能（AI）：https://cloud.tencent.com/product/ai
腾讯云物联网（IoT）：https://cloud.tencent.com/product/iotexplorer
腾讯云区块链（BCS）：https://cloud.tencent.com/product/bcs
腾讯云元宇宙（Metaverse）：https://cloud.tencent.com/product/metaverse

相关·内容

如何批量对每一行或者每一列进行排序？

(一) 批量针对每一行排序 1. 把每一行转换成列表函数：Table.ToRows 2. 针对每一个行生成的列表进行排序函数：List.Transform，List.Sort 3....把排序后的列表转换成表格函数：Table.FromRows (二) 批量针对每一列排序 1. 把每一列转成列表函数：Table.ToColumns 2....针对每一个列生成的列表进行排序函数：List.Transform，List.Sort 3. 把排序后的列表转换成表格函数：Table.FromColumns

2.9K1 0

快速介绍Python数据分析库pandas的基础知识和代码示例

sort_values ()可以以特定的方式对pandas数据进行排序。...通常回根据一个或多个列的值对panda DataFrame进行排序，或者根据panda DataFrame的行索引值或行名称进行排序。例如，我们希望按学生的名字按升序排序。...groupby 是一个非常简单的概念。我们可以创建一组类别，并对类别应用一个函数。这是一个简单的概念，但却是我们经常使用的极有价值的技术。...mean():返回平均值 median():返回每列的中位数 std():返回数值列的标准偏差。 corr():返回数据格式中的列之间的相关性。 count():返回每列中非空值的数量。...总结我希望这张小抄能成为你的参考指南。当我发现更多有用的Pandas函数时，我将尝试不断地对其进行更新。

8.1K2 0

Python入门之数据处理——12种有用的Pandas技巧

在利用某些函数传递一个数据帧的每一行或列之后，Apply函数返回相应的值。该函数可以是系统自带的，也可以是用户定义的。举个例子，它可以用来找到任一行或者列的缺失值。 ? ?...透视表验证了成功的合并操作。请注意，“value”在这里是无关紧要的，因为在这里我们只简单计数。 # 8–数据帧排序 Pandas允许在多列之上轻松排序。可以这样做： ? ?...有些类别的频率可能非常低，把它们归为一类一般会是个好主意。在这里，我定义了一个通用的函数，以字典的方式输入值，使用Pandas中“replace”函数来重新对值进行编码。 ? ?...# 12–在一个数据帧的行上进行迭代这不是一个常用的操作。毕竟你不想卡在这里，是吧？有时你可能需要用for循环迭代所有的行。例如，我们面临的一个常见问题是在Python中对变量的不正确处理。...加载这个文件后，我们可以在每一行上进行迭代，以列类型指派数据类型给定义在“type（特征）”列的变量名。 ? ? 现在的信用记录列被修改为“object”类型，这在Pandas中表示名义变量。

5K5 0

我的Python分析成长之路9

1.pandas数据结构　　　　在pandas中，有两个常用的数据结构：Series和Dataframe 为大多数应用提供了一个有效、易用的基础。　　　　...:计算Series或DataFrame各列的汇总统计集合　　　　pct_change:计算百分比　　　　2.类别型数据的描述性统计　　　　描述类别型特征的分布状况，可以使用频数统计表　　　　value_count...()) #对每个分组中的成员进行标记 16 print(group.size()) #返回每个分组的大小 17 print(group.min()) #返回每个分组的最小值 18 print(group.std...()) #对每个分组中的成员进行标记 15 print(group.size()) #返回每个分组的大小 16 print(group.min()) #返回每个分组的最小值 17 print(group.std...print(group.mean()) #返回每组的均值 print(group.median()) #返回每组的中位数 print(group.cumcount()) #对每个分组中的成员进行标记

2.1K1 1

【Python环境】python 中数据分析几个比较常用的方法

一行读取数据，第二行访问指定列 3，如何为数据框添加新的列？...需求情况：有一个表格，里面的列是单价，数量，想再输出一个总价的列，或是对一些数据进行总结解决方法：直接上代码 from pandas import read_csv; import pandas; df...(df) 4，如何对百分号的数值进行计算，再将其输出需求情况：比较蛋疼的一个情况，电商很多数据都是百分比的，带有百分号，不能进行直接的计算，需要对其进行转换，然后再输出解决方法： from pandas...，写出来的脚本通用性明显会很强解决方法： df.columns.size #获取列数 df.iloc[:, 0].size #获取行数 6，如何对数据进行排序需求情况：这个就不用说了，到处都要用到...解决方法： df['跳失率'].size #对数据进行排序 newDF = df.sort(['曝光量', '带来的访客数'], ascending=[True, False]); #多重排序

1.6K8 0

12种用于Python数据分析的Pandas技巧

它会用目标列的平均值/众数/中位数更新缺失值，以此达到目的。...从结果上看，缺失值的确被补上了，但这只是最原始的形式，在现实工作中，我们还要掌握更复杂的方法，如分组使用平均值/众数/中位数、对缺失值进行建模等。 4....DataFrame排序 Pandas可以轻松基于多列进行排序，如下所示： data_sorted = data.sort_values(['ApplicantIncome','CoapplicantIncome...注：Pandas的sort函数已经不能用了，现在排序要调用sort_value。 9....加载这个文件后，我们可以遍历每一行，并使用'type'列将数据类型赋值给'feature'列中定义的变量名称。

8852 0

Pandas 学习手册中文第二版：6~10

这更加有用，因为它可用于按与每个类别的含义及其与其他类别的关系相匹配的顺序对值进行排序。在类别类别时，将使用代码而不是实际值进行类别。...此排序可用于将一个类别类别或与另一个类别进行比较。...-2e/img/00314.jpeg)] 由于字母等级的类别具有字母等级的逻辑顺序，因此通过使用它在类别列上进行排序，我们可以从最高到最低字母等级对学生进行排序。...数据的每一行都在文件中自己的一行中，每一行的每一列都以文本格式存储，并用逗号分隔每一列中的数据。有关 CSV 文件的详细信息，请随时访问这里。...如果将 Pandas 应用于DataFrame，Pandas 将以Series的形式通过每一列，或者如果沿着axis=1进行 Pandas，则将以代表每一行的Series形式通过。

2.3K2 0

七步搞定一个综合案例，掌握pandas进阶用法！

每个城市会销售各种各样的产品，现在想要统计每个城市各个子类别中，累计销售数量筛选出每个城市每个子类别中销量占比top 50%的至多3个产品。...如果销量排名前3种的产品未超过50%，则取Top3，如果超过50%，则取刚好大于50%的Top产品。输出的结果为3列，分别为城市，子类别，产品列表(逗号隔开)。...2.分组聚合按照需求，需要计算每个城市每个子类别下产品的销售总量，因此需要按照city和sub_cate分组，并对amt求和。为计算占比，求得的和还需要和原始数据合在一块作为新的一列。...3.分组排序由于我们最终需要取排序Top3(或top50%)的产品，因此需要在各组内先按照销售量降序排列，再计算百分比，最后求累计百分比。也可以先计算每个产品各自的占比，再排序之后求累计百分比。...result.to_excel('result.xlsx', index=None) 小结本文使用pandas，通过7个步骤实现了一个综合案例：筛选出每个城市每个子类别中销量占比top 50%的至多3

2.4K4 0

单变量分析 — 简介和实施

让我们继续进行频率分析。问题2：数据集包括来自三种不同培育品种的葡萄酒信息，如列“class”中所示。数据集中每个类别有多少行？...问题3：创建一个名为“class_verbose”的新列，将“class”列中的值替换为下表中定义的值。然后确定每个新类别存在多少实例，这应该与问题2的结果相匹配。...让我们在下一个问题中手动生成一些值以进行练习。问题5：返回数据集的“alcohol”列的以下值：均值、标准差、最小值、第25、50和75百分位数以及最大值。...箱子显示了数据的四分位数（即第25百分位数或Q1、第50百分位数或中位数和第75百分位数或Q3），而须（whiskers）显示了分布的其余部分，除了被确定为离群值的部分，离群值被定义为超出Q1或Q3以下...问题9：创建一个名为“malic_acid_level”的新列，将“malic_acid”列的值分解为以下三个段落：从最小值到第33百分位数从第33百分位数到第66百分位数从第66百分位数到最大值

2291 0

Pandas从入门到放弃

，DataFrame的每一列（行）都是一个Series，每一列（行）的Series.name即为当前列（或行）索引名。...使用file.describe()对所有数字列进行统计，返回值中统计了个数、均值、标准差、最小值、25%-75%分位数、最大值 file.describe() 通过file[].mean()或file[...() 除了对单一列进行分组，也可以对多个列进行分组。...例如对“level”、“place_of_production”两个列同时进行分组，希望看到每个工厂都生成了哪些类别的物品，每个类别的数字特征的均值和求和是多少 df = file2.groupby([...2）Numpy只能存储相同类型的ndarray，Pandas能处理不同类型的数据，例如二维表格中不同列可以是不同类型的数据，一列为整数一列为字符串。

851 0

Pandas 秘籍：1~5

类别 pd.Categorical Categorical 仅限于 Pandas。对于唯一值相对较少的对象列很有用。准备在此秘籍中，我们将显示数据帧中每一列的数据类型。...我们可以计算每一行的所有缺失值，并对所得的序列从最高到最低进行排序。...要完成此任务，我们需要对组以及用于对组中每个成员进行排名的列进行排序，然后提取每个组的最高成员。准备在此秘籍中，我们将找到每年评分最高的电影。...第 2 步显示了如何按单个列对数据帧进行排序，这并不是我们想要的。步骤 3 同时对多个列进行排序。...在此示例中，每年仅返回一行。正如我们在最后一步中按年份和得分排序一样，我们获得的年度最高评分电影。更多可以按升序对一列进行排序，而同时按降序对另一列进行排序。

37.4K1 0

在Python中进行探索式数据分析（EDA）

Python中的EDA 在python中有很多可用的库，例如pandas，NumPy，matplotlib，seaborn等。借助这些库，我们可以对数据进行分析并提供有用的见解。...上述结果表明，在12个变量中，Fuel_type、HP和cylinder这3个变量有缺失值。让我们检查一下列中缺失数据的百分比 ? 有许多方法可以处理这些缺失的值。 1. 删除 2....该车的平均价格为40581.5美元。价格的第50 百分位数或中位数是29970。价格的平均值和中位数之间存在巨大差异。这说明价格变量高度偏斜，我们可以使用直方图直观地进行检查。...因此，有必要找到异常值并对其进行处理。异常值可以使用箱线图进行检测。箱线图使用四分位数描述变量分布。它也被称为盒须图。 ? ? ? 以上所有箱线图显示，price和c_mpg变量中存在许多异常值。...在Cylinders变量中，只有4个观测值是异常值。根据箱形图，超出Q1（25个百分位数）和Q3（75个百分位数）或IQR（四分位数间距）范围之外的任何观测值均被视为异常值。

3.2K3 0

数据导入与预处理-课程总结-04~06章

header：表示指定文件中的哪一行数据作为DataFrame类对象的列索引，默认为0，即第一行数据作为列索引。...header：表示指定文件中的哪一行数据作为DataFrame类对象的列索引。 names：表示DataFrame类对象的列索引列表。...sort：表示按键对应一列的顺序对合并结果进行排序，默认为True。...lsuffix: 左DataFrame中重复列的后缀 rsuffix: 右DataFrame中重复列的后缀 sort: 按字典序对结果在连接键上排序 join方式为按某个相同列进行join: score_df...实现哑变量的方法： pandas中使用get_dummies()函数对类别数据进行哑变量处理，并在处理后返回一个哑变量矩阵。

13K1 0

Python数据分析实战（2）使用Pandas进行数据分析

一般在jupyter的一个cell中只默认输出最后一行的变量，要想前面行的数据，需要调用print()方法；其中，.iloc只按整数位置进行选择，其工作方式与Python列表类似，.loc只通过索引标签进行选择...可以看到，三组数据的每一行都类似1::F::1::10::48067，需要通过双冒号分隔成不同的数据列。...可以看到，相当于是进行了两次分组，先对电影名进行分组，在电影名相同的情况下再对姓名进行分组，并计算出相应的平均评分。...再对评分差异排序： # 排序sort_values，是pandas常用的方法 movie_gender_rating_pingjun.sort_values(by = 'diff',ascending=...由上处数据处理和分析的过程中可以看到，在数据处理过程中，合并、透视、分组、排序这四大类操作是最经常用的，需要熟练掌握。

4K3 0

整理了 25 个 Pandas 实用技巧，拿走不谢！

glob会返回任意排序的文件名，这就是我们为什么要用Python内置的sorted()函数来对列表进行排序。...类似地，你可以通过mean()和isna()函数找出每一列中缺失值的百分比。 ? 如果你想要舍弃那些包含了缺失值的列，你可以使用dropna()函数： ?...你可以看到，每个订单的总价格在每一行中显示出来了。这样我们就能方便地甲酸每个订单的价格占该订单的总价格的百分比： ? 20. 选取行和列的切片让我们看一眼另一个数据集： ?...这个结果展示了每一对类别变量组合后的记录总数。 23. 将连续数据转变成类别数据让我们来看一下Titanic数据集中的Age那一列： ?...我们可以创建一个格式化字符串的字典，用于对每一列进行格式化。然后将其传递给DataFrame的style.format()函数： ?

3.2K1 0

经典永不过时的句子_网红的成功案例分析

第50和第75百分位数。...对该列中出现的每个值进行计数(无效值会被排除) 默认降序排序 value_counts(ascending=True) 升序求各个值的相对频率 value_counts(normalize=True...2.3 处理特征 Age – 缺失值填写不是简单地用数据集的平均年龄或中位年龄来填补缺失的Age值，而是通过对乘客的性别、等级和进行分组，我们可以更深入地了解乘客的年龄。...因此，我们要提取这些并创建一个新的特征，其中包含一个人的甲板号 fillna 对缺失值进行填充 Pandas 中，缺失数据一般采用 NaN 标记 NaN 代表 Not a Number。...) df.apply() 将函数应用到每行或者每一列上面 axis =1 将每一行数据以Series的形式（Series的索引为列名）传入指定函数 axis =0 将各列(columns)以Series

7672 0

Pandas 25 式

一行代码就可以解决这个问题，现在所有列的值都转成 float 了。 ? 8....计算每单的总价，要按 order_id 进行 groupby() 分组，再按 item_price 计算每组的总价。 ? 有时，要用多个聚合函数，不一定只是 sum() 一个函数。...接下来，为 DataFrame 新增一列，total_price。 ? 如上所示，每一行都列出了对应的订单总价。这样一来，计算每行产品占订单总价的百分比就易如反掌了。 ? 20....这段代码为不同分箱提供了标签，年龄在 0-18 岁的为儿童，18-25 岁的为青年，25-99 岁的为成人。注意：现在数据已经是类别型了，类别型数据会自动排序。 24....年龄列有 1 位小数，票价列有 4 位小数，如何将这两列显示的小数位数标准化？用以下代码让这两列只显示 2 位小数。 ? 第一个参数是要设置的选项名称，第二个参数是 Python 的字符串格式。

8.4K0 0

数据分析篇 | PyCon 大咖亲传 pandas 25 式，长文建议收藏

7.1K2 0

长文预警，一篇文章扫盲Python、NumPy 和 Pandas，建议收藏慢慢看

axis=0，表示沿着第 0 轴进行操作，即对每一列进行操作；axis=1，表示沿着第1轴进行操作，即对每一行进行操作。...axis = 0，是对每一列进行操作，即把数组看成 [3, 8, 2]，[7, 4, 4]，[5, 3, 9]，从中选出最大或最小 axis = 1，是对每一行进行操作，即把数组看成 [3, 7, 5]...，表示小于这个值的观察值的百分比理解百分位数：第 p 个百分位数表示，它使得至少有 p% 的数据项小于等于这个值，且至少有 (100 - p)% 的数据项大于等于这个值。...]] 调用 sort() 函数： [[3 7] [1 9]] 按列排序： [[3 1] [9 7]] 按行排序： [[3 7] [1 9]] Pandas 在数据分析当中，我们通常使用 Pandas...直方图化所谓的直方图化，就是函数 value_counts，该函数可以查看数据中，每列中有多少不同值，且各个不同值出现的次数 print(df, '\n') df3 = df.fillna(60) df3

2.1K2 0

统计师的Python日记【第5天：Pandas，露两手】

上一集开始学习了Pandas的数据结构（Series和DataFrame），以及DataFrame一些基本操作：改变索引名、增加一列、删除一列、排序。今天我将继续学习Pandas。...得到了一张非常清爽的DataFrame数据表。现在我要对这张表进行简单的描述性统计： 1. 加总 .sum()是将数据纵向加总（每一列加总） ?...描述性统计 pandas除了加总，还可以利用 .describe() 得到每列的各种描述性分析： ? 当然，除了用 .describe() 还可以自己用函数来得到，比如： ?...丢弃缺失值两种方法可以丢弃缺失值，比如第四天的日记中使用的的城市人口数据： ? 将带有缺失的行丢弃掉： ? 这个逻辑是：“一行中只要有一个格缺失，这行就要丢弃。”...填充缺失值用 .fillna() 方法对缺失值进行填充，比如将缺失值全部变为0： ?

3K7 0

点击加载更多

扫码

添加站长进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云