按列的值和索引对pandas dataframe进行排序是否可行？
如果按列的值对pandas数据帧进行排序，则可以得到按列排序的结果数据帧，但不幸的是，您会看到数据帧的索引顺序与排序列的值相同。那么，我是否可以按
浏览 2提问于2013-11-29得票数 59
我有一个DataFrame，df，我想同时按列和行排序。, '3.0'], 'c3': ['aa', 'cc', 'dd', 'ee']}
df = pd
浏览 26提问于2020-12-15得票数 1
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我现在所做的是：
使用pandas.DataFrame.reset_index()重新设置数据帧排序后的索引使用pandas.DataFrame.sort_index()按行和列对数据帧索引
浏览 2提问于2017-02-13得票数 2
我正在尝试重新定位pandas DataFrame.to_csv()输出CSV中的索引列有人知道怎么做吗？
浏览 9提问于2019-07-19得票数 0
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具有两级多索引和一列的小型数据帧。索引的第二列(级别1)将按字母顺序排序，将“4”放在“3”之前。import pandas as pd 'B':['One','Two','Three', 'Four'],
'X':[1
浏览 0提问于2018-03-16得票数 3
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考虑到DataFrame：df = pd.DataFrame([6, 4, 2, 4, 5], index=[2, 6, 3, 4, 5], columns=['A']) A6 44 4现在，我想按A列的值和索引进行排序。例如：返回
A
浏览 0提问于2018-03-19得票数 8
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我有一个有380万行和一列的pandas.DataFrame，我尝试按索引对它们进行分组。df = df.groupby(df.index).sum()<class 'pandas
浏览 1提问于2017-06-23得票数 15
当存在如下所示的DataFrame时：df = pd.DataFrame([1, 1, 1, 1, 1], index=[100, 29, 234, 1, 150], columns=['A'])
如何在索引和列值的每个组合完好无损的情况下按索引对此数据帧进行排序？
浏览 0提问于2014-03-06得票数 106
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MultiIndex.from_tuples([('bar', 'y'), ('bar', 'z'), ('baz', 'y'), ('baz', 'z'), ('foo', 'y'), ('foo', 'z')])
如何同时按<
浏览 0提问于2013-12-16得票数 2
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我想要根据对应于该id的值来交换列。我用过sort.index(level = 0, axis =0)y = pd.DataFrame({'id': ['1001'], 'P1': [40], &#
浏览 3提问于2019-07-12得票数 1
我正在尝试添加一个列来索引重复的行并按另一列进行排序。下面是示例数据集：
df = pd.DataFrame({'Name' = ['A','A','A','B','B','B','B'], 'Score'=[9,10,10,8,7,8,8], 'Year然后按年份
浏览 3提问于2020-05-21得票数 1
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我有一个pandas Dataframe，它包含日期作为它的第一列，我想对它进行排序。发生的情况是，它按日期排序，但打乱了分钟的顺序，例如，这是原始文本文件。12/20/20, 16:38 - d12/20/20, 16:37 - b在转换为pandas datetime、
浏览 1提问于2021-11-27得票数 0
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假设我在Pandas中有两个dataframes x和y，我想在x中填充一个列，结果是在y中对一个列进行排序。我试过这个：但是它不起作用，我怀疑，因为在分配过程中，Pandas 在x和y (它们有相同的一组索引)之间对索引如何让Pandas</e
浏览 3提问于2013-04-12得票数 15
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我如何在Dask中以一种“高效”的方式做以下事情：
我的dask dataframe有列' date‘(日期时间)、' mac’(类别)和'ID‘(int)，这些列已经按日期排序，我想获得一个新列，其中包含针对给定在pandas中，我会这样做:设置一个多索引的'ID'，'MAC‘，然后用一个df['Date'].diff(1)构建一个新的列</em
浏览 4提问于2017-02-27得票数 3
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我想根据列值将我的Pandas数据帧按行拆分为两个数据帧。 对于可以按列值对行进行分组的情况，有许多问题和答案。 但是，在我的示例中，我希望在特定列中具有唯一字符串的行上拆分我的数据帧。我的计划是获取具有唯一列值的行的行索引，如下所示： split_row_index = df[df['column name'
浏览 12提问于2020-08-26得票数 0
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我有一个包含美国城市信息的数据集，我想给它一个州和城市的两级索引。我一直在尝试在文档中使用MultiIndex方法，如下所示。,list(df['city'])]index = pd.MultiIndex.from_tuples(tuples)输出是一个具有正确索引的新DataFrame，但它充满了np.nan值。
浏览 2提问于2020-10-21得票数 1
如何在尊重层次组织的同时对多索引数据进行排序？例如，给定以下df，假设我们根据C对其进行排序(例如，按降序排序)：A B”的意思是在不改变更高级别索引的顺序的情况下对dataframe的leafs进行排序。换句话说，我想对第二级
浏览 4提问于2014-10-14得票数 5
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我想从dataframe视图中排除Indexcolumn :我根据值(按递减顺序)对整个数据进行排序，并分配等级。它非常有效，但是索引列有点误导(尤其是在排名方面)。我已经尝试替换索引列，并使用列Rank作为索引，使用
然而，排序会被挂起，如果两个人(如这里)有相同的等级，我可能会得到一个关键错误我的代码是：
浏览 4提问于2019-09-30得票数 1
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对于有向图，我有一个约束，即邻接矩阵A应该是0对角的上三角形(断言非循环条件)。现在假设我任意地排列了节点的顺序，这样新的邻接矩阵B不再是上三角形了。我想要的是从A中恢复三角形矩阵。我可以将矩阵作为numpy.array或pandas.DataFrame对象，所以我在这些库中寻找解决方案。到目前为止，我的解决办法如下：以下是代码：
def sort_nodes(adj_matrix
浏览 3提问于2020-10-30得票数 0
示例1：注意到给定Pandas DataFrame df的索引顺序 A Bzzz z 2 4a 1 5 a 7 8
在对给定的stack unstack对象使用df和DataFrame方法之后，索引会自动按字母顺序排序，这样就失去了行的原始
浏览 3提问于2015-11-09得票数 16
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