首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

Python 3:按最后一行中的列值对DF的字典进行排序

Python 3中,可以使用pandas库对DataFrame(DF)的字典进行排序。具体操作如下:

  1. 首先,确保已经安装了pandas库。如果没有安装,可以使用以下命令进行安装:
代码语言:txt
复制
pip install pandas
  1. 导入pandas库:
代码语言:txt
复制
import pandas as pd
  1. 创建一个包含字典的DataFrame:
代码语言:txt
复制
data = {'列1': [1, 4, 7, 2, 5],
        '列2': [2, 5, 8, 3, 6],
        '列3': [3, 6, 9, 4, 7]}
df = pd.DataFrame(data)
  1. 使用sort_values()方法按照最后一行中的列值进行排序。可以通过指定by参数来选择按照哪一列进行排序,通过axis参数来指定按照行还是列进行排序,通过ascending参数来指定升序还是降序排序。示例代码如下:
代码语言:txt
复制
df_sorted = df.sort_values(by=df.iloc[-1], axis=1, ascending=True)

在上述代码中,df.iloc[-1]表示选择最后一行的数据作为排序依据。

  1. 打印排序后的DataFrame:
代码语言:txt
复制
print(df_sorted)

至此,你已经按照最后一行中的列值对DF的字典进行了排序。

关于pandas库的更多信息和使用方法,你可以参考腾讯云的相关产品介绍链接地址:腾讯云-云服务器CVM

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

使用 Python 对波形中的数组进行排序

在本文中,我们将学习一个 python 程序来对波形中的数组进行排序。 假设我们采用了一个未排序的输入数组。我们现在将对波形中的输入数组进行排序。...− 创建一个函数,通过接受输入数组和数组长度作为参数来对波形中的数组进行排序。 使用 sort() 函数(按升序/降序对列表进行排序)按升序对输入数组进行排序。...使用 len() 函数(返回对象中的项数)获取输入数组的长度。...例 以下程序使用 python 内置 sort() 函数对波形中的输入数组进行排序 − # creating a function to sort the array in waveform by accepting...结论 在本文中,我们学习了如何使用两种不同的方法对给定的波形阵列进行排序。与第一种方法相比,O(log N)时间复杂度降低的新逻辑是我们用来降低时间复杂度的逻辑。

6.9K50
  • 最全面的Pandas的教程!没有之一!

    创建一个 Series 的基本语法如下: ? 上面的 data 参数可以是任意数据对象,比如字典、列表甚至是 NumPy 数组,而index 参数则是对 data 的索引值,类似字典的 key。...获取 DataFrame 中的一行或多行数据 要获取某一行,你需要用 .loc[] 来按索引(标签名)引用这一行,或者用 .iloc[],按这行在表中的位置(行数)来引用。 ?...分组统计 Pandas 的分组统计功能可以按某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按...排序 如果想要将整个表按某一列的值进行排序,可以用 .sort_values() : ? 如上所示,表格变成按 col2 列的值从小到大排序。...,index 表示按该列进行分组索引,而 columns 则表示最后结果将按该列的数据进行分列。

    26K64

    一句Python,一句R︱pandas模块——高级版data.frame

    ) #取data的第一行 data.iloc[-1] #选取DataFrame最后一行,返回的是Series data.iloc[-1:] #选取DataFrame最后一行,返回的是DataFrame...若要按值对 Series 进行排序,当使用 .order() 方法,任何缺失值默认都会被放到 Series 的末尾。...) #按index,比series 多了axis,横向纵向的功能 #by默认为None,by 参数的作用是针对某一(些)列进行排序(不能对行使用 by 参数) #by两个,df.sort_index...1] data.ix[:,1]代表选中第一列,然后sorted代表对第一列进行排序; a.ix[:,1]-1 代表排好的秩,-1就还原到数据可以认识的索引。...) =R=apply(df,2,mean) #df中的pop,按列求均值,skipna代表是否跳过均值 这个跟apply很像,返回的是按列求平均。

    4.9K40

    疫情这么严重,还不待家里学Numpy和Pandas?

    缺失值处理 python缺失值有3种: 1)Python内置的None值 2)在pandas中,将缺失值表示为NA,表示不可用not available。.../pandas-docs/stable/generated/pandas.DataFrame.dropna.html #删除列(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...timeSer=salesDf.loc[:,'销售时间'] #对字符串进行分割,获取销售日期 dateSer=splitSaletime(timeSer) #修改销售时间这一列的值 salesDf.loc...='销售时间', ascending=True naposition='first') #重命名行号(index)排序后的列索引号是之前的行号,需要修改成从0到N按顺序的索引值 salesDf=salesDf.reset_index...[0] #第一步,按销售时间升序排序 kpil_Df=kpilDf.sort_value(by='销售时间', ascending=True) #重命名行名(index) kpil_Df=kpil_Df.reset.index

    2.6K41

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

    , 值 1 键: lisi , 值 2 键: wangwu , 值 3 键: zhaoliu , 值 4 对于字典,使用 items(),可是同时遍历键值对 函数 调用函数 Python 内置了很多有用的函数...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]...、合并排序和堆排序;axis 默认是 -1,沿着最后的轴排序, axis=0 按列排序,axis=1 按行排序;对于 order 字段,如果数值包含字段,可以填写要排序的字段。...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

    2.1K20

    Pandas速查手册中文版

    ,后按col2降序排列数据 df.groupby(col):返回一个按列col进行分组的Groupby对象 df.groupby([col1,col2]):返回一个按多列进行分组的Groupby对象 df.groupby...(col1)[col2]:返回按列col1进行分组后,列col2的均值 df.pivot_table(index=col1, values=[col2,col3], aggfunc=max):创建一个按列...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):返回按列col1分组的所有列的均值 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中的每一行应用函数np.max 数据合并 df1.append(df2):将df2...中的行添加到df1的尾部 df.concat([df1, df2],axis=1):将df2中的列添加到df1的尾部 df1.join(df2,on=col1,how='inner'):对df1的列和df2

    12.2K92

    盘一盘 Python 系列 - Cufflinks (下)

    用于设置颜色 字典:{column:color} 按数据帧中的列标签设置颜色 列表:[color] 对每条轨迹按顺序的设置颜色 字符串:具体颜色的英文名称,适用于所有轨迹 ---- colorscale...width:字典、列表或整数格式,用于设置轨迹宽度 字典:{column:value} 按数据帧中的列标签设置宽度 列表:[value] 对每条轨迹按顺序的设置宽度 整数:具体数值,适用于所有轨迹 --...-- dash:字典、列表或字符串格式,用于设置轨迹风格 字典:{column:value} 按数据帧中的列标签设置风格 列表:[value] 对每条轨迹按顺序的设置风格 字符串:具体风格的名称,适用于所有轨迹...:value} 按数据帧中的列标签设置插值方法 列表:[value] 对每条轨迹按顺序的设置插值方法 字符串:具体插值方法的名称,适用于所有轨迹 具体选项有线性 linear、三次样条 spline、...字典:{column:color} 按数据帧中的列标签设置颜色 列表:[color] 对每条轨迹按顺序的设置颜色 ---- categories:字符串格式,数据帧中用于区分类别的列标签 x:字符串格式

    4.6K10

    Python数据分析笔记——Numpy、Pandas库

    也可以在创建Series的时候为值直接创建索引。 b、通过字典的形式来创建Series。 (3)获取Series中的值 通过索引的方式选取Series中的单个或一组值。...(3)获取DataFrame的值(行或列) 通过查找columns值获取对应的列。(下面两种方法) 通过索引字段ix查找相应的行。 (4)对列进行赋值处理。 对某一列可以赋一个标量值也可以是一组值。...(1)Series数据结构的排序和排名 a、按索引值进行排序 b、按值进行排序 默认情况下,排序是按升序排列的,但也可通过ascending=False进行降序排列。...obj.rank() (2)DataFrame数据结构的排序和排名 按索引值进行排列,一列或多列中的值进行排序,通过by将列名传递给sort_index. 5、缺失数据处理 (1)滤出缺失数据 使用data.dropna...也可以给fillna函数一个字典,就可以实现对不同的列填充不同的值。 Df.fillna({1:0.5,3:-1})——1列的缺失值用0.5填充,3列的缺失值用-1填充。

    6.4K80

    (数据科学学习手札06)Python在数据框操作上的总结(初级篇)

    Python 本文涉及Python数据框,为了更好的视觉效果,使用jupyter notebook作为演示的编辑器;Python中的数据框相关功能集成在数据分析相关包pandas中,下面对一些常用的关于数据框的知识进行说明...pd.DataFrame()中的常用参数: data:可接受numpy中的ndarray,标准的字典,dataframe,其中,字典的值可以为Series,arrays,常数或列表 index:数据框行的索引值...,储存对两个数据框中重复非联结键列进行重命名的后缀,默认为('_x','_y') indicator:是否生成一列新值_merge,来为合并后的每行标记其中的数据来源,有left_only,right_only...;'outer'表示以两个数据框联结键列的并作为新数据框的行数依据,缺失则填充缺省值  lsuffix:对左侧数据框重复列重命名的后缀名 rsuffix:对右侧数据框重复列重命名的后缀名 sort:表示是否以联结键所在列为排序依据对合并后的数据框进行排序...11.数据框的排序 df.sort_values()方法对数据框进行排序: 参数介绍: by:为接下来的排序指定一列数据作为排序依据,即其他列随着这列的排序而被动的移动 df#原数据框 ?

    14.3K51

    【Python环境】Python中的结构化数据分析利器-Pandas简介

    或者以数据库进行类比,DataFrame中的每一行是一个记录,名称为Index的一个元素,而每一列则为一个字段,是这个记录的一个属性。...否则会报错: ValueError: arrays must all be same length 从字典的列表构建DataFrame,其中每个字典代表的是每条记录(DataFrame中的一行),字典中每个值对应的是这条记录的相关属性...(以单独列名作为columns的参数),也可以进行多重排序(columns的参数为一个列名的List,列名的出现顺序决定排序中的优先级),在多重排序中ascending参数也为一个List,分别与columns...使用位置选取数据: df.iloc[行位置,列位置]df.iloc[1,1]#选取第二行,第二列的值,返回的为单个值df.iloc[0,2],:]#选取第一行及第三行的数据df.iloc[0:2,:]#...('A').sum()#按照A列的值分组求和df.groupby(['A','B']).sum()##按照A、B两列的值分组求和 对应R函数: tapply() 在实际应用中,先定义groups,然后再对不同的指标指定不同计算方式

    15.1K100

    Pandas速查卡-Python数据科学

    它不仅提供了很多方法和函数,使得处理数据更容易;而且它已经优化了运行速度,与使用Python的内置函数进行数值数据处理相比,这是一个显著的优势。...col列大于0.5的行 df[(df[col] > 0.5) & (1.7)] 0.7> col> 0.5的行 df.sort_values(col1) 将col1按升序对值排序 df.sort_values...(col2,ascending=False) 将col2按降序对值排序 df.sort_values([col1,ascending=[True,False]) 将col1按升序排序,然后按降序排序col2...,按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...() 查找每个列中的最大值 df.min() 查找每列中的最小值 df.median() 查找每列的中值 df.std() 查找每个列的标准差 点击“阅读原文”下载此速查卡的打印版本 END.

    9.2K80
    领券