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Pandas数据排序：单列与多列排序详解

引言 在数据分析和处理中，对数据进行排序是常见的需求。Pandas库提供了强大的功能来实现数据的排序操作，无论是单列排序还是多列排序，都能轻松应对。...本文将由浅入深地介绍Pandas中单列和多列排序的方法、常见问题及报错，并提供解决方案。 单列排序 基本概念 单列排序是指根据DataFrame中的某一列的数据值对整个DataFrame进行排序。...解决方案： sorted_df_reset = df.sort_values(by='age').reset_index(drop=True) 多列排序 基本概念 多列排序是指根据多个列的数据值对DataFrame...sort_values()方法同样支持多列排序，只需传入一个包含多个列名的列表即可。排序时，Pandas会按照列表中列的顺序依次排序。...总结 通过本文的介绍，我们了解了Pandas中单列和多列排序的基本用法、常见问题及其解决方案。掌握这些知识可以帮助我们在实际数据分析工作中更加高效地处理数据。

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    干货！直观地解释和可视化每个复杂的DataFrame操作

    操作数据帧可能很快会成为一项复杂的任务，因此在Pandas中的八种技术中均提供了说明，可视化，代码和技巧来记住如何做。 ?...Pivot 透视表将创建一个新的“透视表”，该透视表将数据中的现有列投影为新表的元素，包括索引，列和值。初始DataFrame中将成为索引的列，并且这些列显示为唯一值，而这两列的组合将显示为值。...这意味着Pivot无法处理重复的值。 ? 旋转名为df 的DataFrame的代码 如下： ? 记住：Pivot——是在数据处理领域之外——围绕某种对象的转向。...Unstack 取消堆叠将获取多索引DataFrame并对其进行堆叠，将指定级别的索引转换为具有相应值的新DataFrame的列。在表上调用堆栈后再调用堆栈不会更改该堆栈（原因是存在“ 0 ”）。...记住：合并数据帧就像在水平行驶时合并车道一样。想象一下，每一列都是高速公路上的一条车道。为了合并，它们必须水平合并。

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    加速数据分析，这12种高效Numpy和Pandas函数为你保驾护航

    Pandas 数据统计包的 6 种高效函数 Pandas 也是一个 Python 包，它提供了快速、灵活以及具有显著表达能力的数据结构，旨在使处理结构化 (表格化、多维、异构) 和时间序列数据变得既简单又直观...Pandas 适用于以下各类数据: 具有异构类型列的表格数据，如 SQL 表或 Excel 表； 有序和无序 (不一定是固定频率) 的时间序列数据； 带有行/列标签的任意矩阵数据（同构类型或者是异构类型...； 更加灵活地重塑、转置（pivot）数据集； 轴的分级标记 (可能包含多个标记)； 具有鲁棒性的 IO 工具，用于从平面文件 (CSV 和 delimited)、 Excel 文件、数据库中加在数据，...Isin () 有助于选择特定列中具有特定（或多个）值的行。...这个函数的参数可设置为包含所有拥有特定数据类型的列，亦或者设置为排除具有特定数据类型的列。

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    NumPy、Pandas中若干高效函数！

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    12 种高效 Numpy 和 Pandas 函数为你加速分析

    Pandas 数据统计包的 6 种高效函数 Pandas 也是一个 Python 包，它提供了快速、灵活以及具有显著表达能力的数据结构，旨在使处理结构化 (表格化、多维、异构) 和时间序列数据变得既简单又直观...Pandas 适用于以下各类数据: 具有异构类型列的表格数据，如 SQL 表或 Excel 表； 有序和无序 (不一定是固定频率) 的时间序列数据； 带有行/列标签的任意矩阵数据（同构类型或者是异构类型...； 更加灵活地重塑、转置（pivot）数据集； 轴的分级标记 (可能包含多个标记)； 具有鲁棒性的 IO 工具，用于从平面文件 (CSV 和 delimited)、 Excel 文件、数据库中加在数据，...Isin () 有助于选择特定列中具有特定（或多个）值的行。...这个函数的参数可设置为包含所有拥有特定数据类型的列，亦或者设置为排除具有特定数据类型的列。

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    pandas新版本增强功能，数据表多列频率统计

    更多 Python 数据处理的干货，敬请关注！！！！ 前言 pandas 在1.0版本发布后，更新频率非常高，今天我们看看关于频率统计的一个新方法。...---- 列频率统计 pandas 以前的版本(1.1以前)中，就已经存在单列的频率统计。...image-20200806092901143 通过参数 normalize 可以转换成占比 但是，以上都是针对单列的统计，很多时候我们希望对多列组合的频率统计。...---- 数据表的多列频率统计 现在，pandas 1.1 版本中已为 DataFrame 追加了同名方法 value_counts，下面来看看怎么使用。...-20200806095018867 bins 参数指定分3段 通常我们希望按分段排序： image-20200806095136997 参数 sort 控制是否按频率倒序，设置为 False，则按索引排序

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    手把手教你用Pandas透视表处理数据（附学习资料）

    本文重点解释pandas中的函数pivot_table，并教大家如何使用它来进行数据分析。...介绍 也许大多数人都有在Excel中使用数据透视表的经历，其实Pandas也提供了一个类似的功能，名为pivot_table。...数据 使用pandas中pivot_table的一个挑战是，你需要确保你理解你的数据，并清楚地知道你想通过透视表解决什么问题。...最简单的透视表必须有一个数据帧和一个索引。在本例中，我们将使用“Name（名字）”列作为我们的索引。 pd.pivot_table(df,index=["Name"]) 此外，你也可以有多个索引。...高级透视表过滤 一旦你生成了需要的数据，那么数据将存在于数据帧中。所以，你可以使用自定义的标准数据帧函数来对其进行过滤。

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    数据科学的原理与技巧 三、处理表格数据

    然而，Data8 中引入的表格仅包含列标签。 DataFrame的标签称为DataFrame的索引，并使许多数据操作更容易。...我们可以看到baby_pop中的Sex索引成为了数据透视表的列。...总结 我们现在有了数据集中每个性别和年份的最受欢迎的婴儿名称，并学会了在pandas中表达以下操作： 操作 pandas 分组 df.groupby(label) 多列分组 df.groupby([label1...我们现在可以将最后一个字母的这一列添加到我们的婴儿数据帧中。...通过在pandas文档中查看绘图，我们了解到pandas将DataFrame的一行中的列绘制为一组条形，并将每列显示为不同颜色的条形。 这意味着letter_dist表的透视版本将具有正确的格式。

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    Pandas 秘籍：6~11

    另见 Pandas Index的官方文档 生成笛卡尔积 每当两个序列或数据帧与另一个序列或数据帧一起操作时，每个对象的索引（行索引和列索引）都首先对齐，然后再开始任何操作。...准备 在本秘籍中，我们使用groupby方法执行聚合，以创建具有行和列多重索引的数据帧，然后对其进行处理，以使索引为单个级别，并且列名具有描述性。...数据帧分别具有分别通过unstack和pivot方法直接反转这两个操作的能力。stack/unstack是更简单的方法，仅允许控制列/行索引，而melt/pivot提供更大的灵活性来选择要重塑的列。...要使用pivot进行精确复制，我们需要按照与原始顺序完全相同的顺序对行和列进行排序。 由于机构名称在索引中，因此我们使用.loc索引运算符作为通过其原始索引对数据帧进行排序的方式。...index参数采用一列（或多列），该列将不会被透视，并且其唯一值将放置在索引中。columns参数采用一列（或多列），该列将被透视，并且其唯一值将作为列名称。

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    如何在 Pandas 中创建一个空的数据帧并向其附加行和列？

    Pandas是一个用于数据操作和分析的Python库。它建立在 numpy 库之上，提供数据帧的有效实现。数据帧是一种二维数据结构。在数据帧中，数据以表格形式在行和列中对齐。...在本教程中，我们将学习如何创建一个空数据帧，以及如何在 Pandas 中向其追加行和列。...ignore_index 参数用于在追加行后重置数据帧的索引。concat 方法的第一个参数是要与列名连接的数据帧列表。 ignore_index 参数用于在追加行后重置数据帧的索引。...ignore_index参数设置为 True 以在追加行后重置数据帧的索引。 然后，我们将 2 列 [“薪水”、“城市”] 附加到数据帧。“薪水”列值作为系列传递。序列的索引设置为数据帧的索引。...然后，我们在数据帧后附加了 2 列 [“罢工率”、“平均值”]。 “罢工率”列的列值作为系列传递。“平均值”列的列值作为列表传递。列表的索引是列表的默认索引。

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    懂Excel就能轻松入门Python数据分析包pandas(十二)：多列堆叠

    > 经常听别人说 Python 在数据领域有多厉害，结果学了很长时间，连数据处理都麻烦得要死。...后来才发现，原来不是 Python 数据处理厉害，而是他有数据分析神器—— pandas 前言 Excel 是奇葩不规范数据的重灾区，这主要是因为他有高度的灵活性，今天来看看一个多列堆叠问题。...现在来看看，在 pandas 中怎么简单转换成规范的2列数据： - 第一句主要是为了最后结果的标题与原数据标题一致而已 - 关键是第二句，这里直接使用 numpy 的 reshape 方法，即可完成需求...- .reshape(-1,2) ，其中的2就是2列，而 -1 是让 numpy 你根据数据来计算最终的行数 - 第三句，只是把结果的数组变为一个 DataFrame - 至于最后的 dropna ，...用 pandas 不就是为了既可自动化处理，又可以少写点代码吗 总结 - numpy 的 reshape 方法，可以快速把数组转换成指定行数或列数 - 用 -1 可以让 numpy 自动计算行或列的数量

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    Pandas与GUI界面的超强结合，爆赞！

    ，有位粉丝提到了一个牛逼的库，它巧妙的将Pandas与GUI界面结合起来，使得我们可以借助GUI界面来分析DATaFrame数据框。 基于此，我觉得有必要写一篇文章，再为大家做一个学习分享。...image.png pandasgui的6大特征 pandasgui一共有如下6大特征： Ⅰ 查看数据帧和系列（支持多索引）； Ⅱ 统计汇总； Ⅲ 过滤； Ⅳ 交互式绘图； Ⅴ 重塑功能； Ⅵ 支持csv...查看数据帧和系列 运行下方代码，我们可以清晰看到数据集的shape，行列索引名。...统计汇总 仔细观察下图，pandasgui会自动按列统计每列的数据类型、行数、非重复值、均值、方差、标准差 、最小值、最大值。 image.png 3....重塑功能 pandasgui还支持数据重塑，像数据透视表pivot、纵向拼接concat、横向拼接merge、宽表转换为长表melt等函数。 image.png 6.

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    熟练掌握 Pandas 透视表，数据统计汇总利器

    语法和对应的参数含义: import pandas df = pandas.pivot_table( data="要进行汇总的数据集（DataFrame）", values="要聚合的列或列的列表...", index="要作为行索引的列或列的列表", columns="要作为列索引的列或列的列表", aggfunc="用于聚合数据的函数或函数列表,默认是 numpy.mean...透视表代码实现如下: # 对 Sales 进行求和操作，行索引是Region，列索引是各个 Product， # 对行和列增加统计 total In [56]: pd.pivot_table(df,...还支持多个行索引和列，例如行索引是 Region 和 Product ，更改 index 参数即可，代码是实现如下: In [57]: pd.pivot_table(df, values='Sales...DataFrame ,还能读出这么多信息 熟练掌握 Pandas 合并术,数据处理不再伤脑筋 玩转 Pandas unique方法,告别数据重复烦恼 谜一样的空值?

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    精通 Pandas：1~5

    name属性在将序列对象组合到数据帧结构等任务中很有用。 使用标量值 对于标量数据，必须提供索引。 将为尽可能多的索引值重复该值。...它的大小可变：可以插入和删除列。 序列/数据帧中的每个轴都有索引，无论是否默认。 需要索引才能快速查找以及正确对齐和连接 Pandas 中的数据。...与 Numpy ndarrays相比，pandas 数据结构更易于使用且更加用户友好，因为在数据帧和面板的情况下，它们提供行索引和列索引。数据帧对象是 Pandas 中最流行和使用最广泛的对象。...列表索引器用于选择多个列。 一个数据帧的多列切片只能生成另一个数据帧，因为它是 2D 的。 因此，在后一种情况下返回的是一个数据帧。...join函数 DataFrame.join函数用于合并两个具有不同列且没有共同点的数据帧。 本质上，这是两个数据帧的纵向连接。

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    Python面试十问2

    df.info()：主要用于提供关于DataFrame的一般信息，如列索引、数据类型、非空值数量以及内存使用情况。它不会提供数值型数据的统计摘要，而是更多地关注于数据集的整体结构和数据类型。...五、pandas中的索引操作 pandas⽀持四种类型的多轴索引，它们是: Dataframe.[ ] 此函数称为索引运算符 Dataframe.loc[ ] : 此函数⽤于标签 Dataframe.iloc...语法: DataFrame.set_index(keys, inplace=False) keys：列标签或列标签/数组列表，需要设置为索引的列 inplace：默认为False，适当修改DataFrame...先分组，再⽤ sum()函数计算每组的汇总数据  多列分组后，⽣成多层索引，也可以应⽤ sum 函数 分组后可以使用如sum()、mean()、min()、max()等聚合函数来计算每个组的统计值。...十、数据透视表应用 透视表是⼀种可以对数据动态排布并且分类汇总的表格格式，在pandas中它被称作pivot_table。

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