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Python-科学计算-pandas-22-按某列排序

系统：Windows 10 编辑器：JetBrains PyCharm Community Edition 2018.2.2 x64 pandas：1.1.5 这个系列讲讲Python的科学计算及可视化...今天讲讲pandas模块 将df按某列进行排序 Part 1：场景描述 已知df1，包括6列，"time", "pos", "value1", "value2", "value3", "value4...其中value4为周次信息，想获取最新周次value1的取值 如下图，最新的周次应该为21KW36，其对应value1的取值为50 df Part 2：逻辑 将df按照value4列进行排序...取第1行value1的取值即为所求 Part 3：代码 import pandas as pd dict_1 = {"time": ["2019-11-02", "2019-11-03", "2019...True)即按照升序来排序，结果如下图 val = df_1.iloc[0, 2]，获取第1行第3列的取值，即value1列的取值。

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pandas按照指定的列排序、paste命令指定分隔符、ggplot2添加拟合曲线

pandas 按照指定的列排序 aa = {'AA':[1,2,3],"BB":[4,5,6],"CC":['A_3','A_1',"A_2"]} df = pd.DataFrame(aa) df.sort_values...paste -d , L01.csv L02.csv > col_merged.csv R语言数据框统计每行或者每列中特定元素的个数 比如每行中的元素等于0的有多少个 用到的是apply()函数 参考...1就按每行算，如果是二就用每列算 ggplot2添加拟合曲线 使用geom_smooth()函数 添加二次方程的拟合曲线 library(ggplot2) x<-seq(-2,2,by=0.05) y<...image.png geom_smooth()函数不需要指定任何参数，自己直接就添加的是二次方程的拟合曲线，当然以上结果是因为自己的数据非常标准，是直接用二次方程来生成的 如果数据不是很标准的效果 x<...image.png 有读者在我的公众号留言问 添加 y=a×exp(b×X)这样的拟合曲线，因为已经知道了拟合方程，所以按照上面的思路构造数据，然后用geom_line()函数添加线段 比如自己的数据

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    数据分析篇 | PyCon 大咖亲传 pandas 25 式，长文建议收藏

    比如，查看 Python、pandas、Numpy、matplotlib 等支持项的版本。 ? 2....这个数据集按国家列出了酒水平均消耗量，如果想反转列序该怎么办？ 最直接的方式是把 ::-1 传递给 loc 访问器，与 Python 里反转列表的切片法一样。 ?...本例里，glob 会查找 data 子目录里所有以 stocks 开头的 CSV 文件。 ? glob 返回的是无序文件名，要用 Python 内置的 sorted() 函数排序列表。...把字符串分割为多列 创建一个 DataFrame 示例。 ? 把姓名列分为姓与名两列，用 str.split() 方法，按空格分割，并用 expand 关键字，生成一个新的 DataFrame。 ?...设置 margins=True，即可为透视表添加行与列的汇总。 ? 此表显示了整体幸存率，及按性别与舱型划分的幸存率。 把聚合函数 mean 改为 count，就可以生成交叉表。 ?

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    Pandas 25 式

    比如，查看 Python、pandas、Numpy、matplotlib 等支持项的版本。 ? 2....这个数据集按国家列出了酒水平均消耗量，如果想反转列序该怎么办？ 最直接的方式是把 ::-1 传递给 loc 访问器，与 Python 里反转列表的切片法一样。 ?...本例里，glob 会查找 data 子目录里所有以 stocks 开头的 CSV 文件。 ? glob 返回的是无序文件名，要用 Python 内置的 sorted() 函数排序列表。...把字符串分割为多列 创建一个 DataFrame 示例。 ? 把姓名列分为姓与名两列，用 str.split() 方法，按空格分割，并用 expand 关键字，生成一个新的 DataFrame。 ?...设置 margins=True，即可为透视表添加行与列的汇总。 ? 此表显示了整体幸存率，及按性别与舱型划分的幸存率。 把聚合函数 mean 改为 count，就可以生成交叉表。 ?

    8.4K00

    Pandas Sort：你的 Python 数据排序指南

    在多列上对 DataFrame 进行排序 按升序按多列排序 更改列排序顺序 按降序按多列排序 按具有不同排序顺序的多列排序 根据索引对 DataFrame 进行排序 按升序按索引排序 按索引降序排序 探索高级索引排序概念...在本教程结束时，您将知道如何： 按一列或多列的值对Pandas DataFrame进行排序 使用ascending参数更改排序顺序 通过index使用对 DataFrame 进行排序.sort_index...您可以看到更改列的顺序也会更改值的排序顺序。 按降序按多列排序 到目前为止，您仅对多列按升序排序。在下一个示例中，您将根据make和model列按降序排序。...对于文本数据，排序区分大小写，这意味着大写文本将首先按升序出现，最后按降序出现。 按具有不同排序顺序的多列排序 您可能想知道是否可以使用多个列进行排序并让这些列使用不同的ascending参数。...在本教程中，您学习了如何： 按一列或多列的值对Pandas DataFrame进行排序 使用ascending参数更改排序顺序 通过index使用对 DataFrame 进行排序.sort_index(

    14.2K00

    python对100G以上的数据进行排序，都有什么好的方法呢

    在本教程结束时，您将知道如何： 按一列或多列的值对Pandas DataFrame进行排序 使用ascending参数更改排序顺序 通过index使用对 DataFrame 进行排序.sort_index...您可以看到更改列的顺序也会更改值的排序顺序。 按降序按多列排序 到目前为止，您仅对多列按升序排序。在下一个示例中，您将根据make和model列按降序排序。...对于文本数据，排序区分大小写，这意味着大写文本将首先按升序出现，最后按降序出现。 按具有不同排序顺序的多列排序 您可能想知道是否可以使用多个列进行排序并让这些列使用不同的ascending参数。...如果您对缺失数据的列进行排序，那么具有缺失值的行将出现在 DataFrame 的末尾。无论您是按升序还是降序排序，都会发生这种情况。...在本教程中，您学习了如何： 按一列或多列的值对Pandas DataFrame进行排序 使用ascending参数更改排序顺序 通过index使用对 DataFrame 进行排序.sort_index(

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    使用Python对Excel数据进行排序，更高效！

    标签：Python与Excel,pandas 表排序是Excel中的一项常见任务。我们对表格进行排序，以帮助更容易地查看或使用数据。...然而，当你的数据很大或包含大量计算时，Excel中的排序可能会非常慢。因此，这里将向你展示如何使用Python对Excel数据表进行排序，并保证速度和效率！...准备用于演示的数据框架 由于我们使用Python处理Excel文件中的数据，几乎在默认情况下，我们都将使用pandas库。...我们会加载一个示例Excel文件（可到知识星球完美Excel社群中下载）,文件中有4列，分别为ID、顾客、购买物品和日期。 图1 pandas排序方法 pandas有两种主要的排序方法。...默认情况下，使用升序，因此我们将看到较早的日期排在第一位。当然，我们可以通过指定ascending=False来反转该表。 图4 按多列排序 我们还可以按多列排序。

    4.8K20

    解决KeyError: “Passing list-likes to .loc or [] with any missing labels is no long

    这是由于最新版本的Pandas库不再支持将缺少标签的列表传递给.loc或[]索引器。在本文中，我将分享如何解决这个错误并继续使用Pandas进行数据处理。...print(filtered_data)在上述示例代码中，我们首先创建了一个示例订单数据DataFrame，并定义了一个订单号列表​​order_ids​​。...请注意，上述示例代码仅演示了如何使用两种解决方法来处理​​KeyError​​错误，并根据订单号列表筛选出相应的订单数据。实际应用中，你可以根据具体的需求和数据结构进行适当的修改和调整。...列标签查找​​[]​​索引器主要用于按列标签查找数据。可以使用单个标签或标签列表来选择列。...通过标签列表可以选择多列数据，返回一个DataFrame对象。

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    python数据科学系列：pandas入门详细教程

    、数据分析和数据可视化全套流程操作 pandas主要面向数据处理与分析，主要具有以下功能特色： 按索引匹配的广播机制，这里的广播机制与numpy广播机制还有很大不同 便捷的数据读写操作，相比于numpy...自然毫无悬念 dataframe：无法访问单个元素，只能返回一列、多列或多行：单值或多值（多个列名组成的列表）访问时按列进行查询，单值访问不存在列名歧义时还可直接用属性符号" ....，按行检测并删除重复的记录，也可通过keep参数设置保留项。...count、value_counts，前者既适用于series也适用于dataframe，用于按列统计个数，实现忽略空值后的计数；而value_counts则仅适用于series，执行分组统计，并默认按频数高低执行降序排列...；sort_values是按值排序，如果是dataframe对象，也可通过axis参数设置排序方向是行还是列，同时根据by参数传入指定的行或者列，可传入多行或多列并分别设置升序降序参数，非常灵活。

    13.9K20

    整理了 25 个 Pandas 实用技巧，拿走不谢！

    你可以查看到Python，pandas, Numpy, matplotlib等的版本信息。 2. 创建示例DataFrame 假设你需要创建一个示例DataFrame。...该数据集描述了每个国家的平均酒消费量。如果你想要将行序反转呢？ 最直接的办法是使用loc函数并传递::-1，跟Python中列表反转时使用的切片符号一致： ?...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。...这一次，我们需要告诉concat()函数按列来组合： ? 现在我们的DataFrame已经有六列了。 11....每个订单（order）都有订单号（order_id），包含一行或者多行。为了找出每个订单的总价格，你可以将那个订单号的价格（item_price）加起来。比如，这里是订单号为1的总价格： ?

    3.2K10

    我用Python展示Excel中常用的20个操

    数据插入 说明：在指定位置插入指定数据 Excel 在Excel中我们可以将光标放在指定位置并右键增加一行/列，当然也可以在添加时对数据进行一些计算，比如我们就可以使用IF函数(=IF(G2>10000...,"高","低"))，将薪资大于10000的设为高，低于10000的设为低，添加一列在最后 ?...数据合并 说明：将两列或多列数据合并成一列 Excel 在Excel中可以使用公式也可以使用Ctrl+E快捷键完成多列合并，以公式为例，合并示例数据中的地址+岗位列步骤如下 ?...Pandas 在Pandas中合并多列比较简单，类似于之前的数据插入操作，例如合并示例数据中的地址+岗位列使用df['合并列'] = df['地址'] + df['岗位'] ?...数据抽样 说明：对数据按要求采样 Excel 在Excel中抽样可以使用公式也可以使用分析工具库中的抽样，但是仅支持对数值型的列抽样，比如随机抽20个示例数据中薪资的样本 ?

    5.6K10

    使用R或者Python编程语言完成Excel的基础操作

    查找特定数据：按Ctrl+F打开查找窗口，输入要查找的内容。 5. 排序 简单排序：选中数据区域，点击“数据”选项卡中的“升序”或“降序”按钮。...图表 插入图表：根据数据快速创建各种类型的图表，如柱状图、折线图、饼图等。 自定义图表：调整图表样式、布局、图例等。 文本处理 文本分列：将一列数据根据分隔符分成多列。...data <- read.csv("path_to_file.csv") 增加列：使用mutate()添加新列。...在Python编程语言中 处理表格数据通常使用Pandas库，它提供了非常强大的数据结构和数据分析工具。以下是如何在Python中使用Pandas完成类似于R语言中的操作，以及一个实战案例。...for row in data[1:] if int(row[-2]) > 5] 排序 # 按 'Sales' 列降序排序 data[1:] = sorted(data[1:], key=lambda

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    Python数据分析笔记——Numpy、Pandas库

    Python数据分析——Numpy、Pandas库 总第48篇 ▼ 利用Python进行数据分析中有两个重要的库是Numpy和Pandas，本章将围绕这两个库进行展开介绍。...（2）创建DataFrame： 最常用的一种方法是直接传入一个等长列表或numpy数组组成的字典： 结果DataFrame会自动加上索引（添加方法与Series一样），且全部列会被有序排列。...Pandas基本功能 1、重新索引 Pandas对象的一个方法就是重新索引（reindex）,其作用是创建一个新的索引，pandas对象将按这个新索引进行排序。对于不存在的索引值，引入缺失值。...（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

    6.4K80

    数据导入与预处理-课程总结-01~03章

    方法策略： 光滑：去掉数据中的噪音； 属性构造：由给定的属性构造新的属性并添加到属性集中，帮助数据分析和挖掘； 聚集：对数据进行汇总或聚集； 规范化：将属性数据按比例缩放，使之落入一个小的特定区间； 离散化...排序 排序1 - 按值排序 .sort_values pandas中可以使用sort_values()方法将Series、DataFrmae类对象按值的大小排序。...axis：表示轴编号（排序的方向），0代表按行排序，1代表按列排序。 ascending：表示是否以升序方式排序，默认为True。若设置为False，则表示按降序方式排序。...排序2 - 索引排序 .sort_index pandas中提供了一个sort_index()方法，使用sort_index()方法可以让Series类对象DataFrame类对象按索引的大小进行排序...），0代表按行排序，1代表按列排序。

    3K20

    Python复杂排序闯5关，你能闯到第几关？

    前言 python 中对集合执行排序是非常简单。 那希望按文本长度排序，把长的文本排到后面，如何做到？ 元素是复杂的结构，比如字典。如何按分数降序排序？ 需要同时对多个字段排序呢？...这里指定函数 len ，就可以做到按文本长度排序。 为了帮助大家理解它的过程，我把数据变成表格。 行3：设置 sorted 函数的参数 key，相当于为表格添加辅助列，计算出名字的长度值。...行4：对 key 列排序 最后取出名字列 后面，我们会看到使用自定义函数指定更复杂的规则 ---- 第三关，复杂结构排序 当 python 无法确定元素的排序规则时，就需要设置参数 key。...设置参数 reverse 指定为降序 ---- 第四关，多列排序 这里需要同时对分数和年龄进行降序排序。 同样，需要设置参数 key ，但 lambda 表达式中到底要返回什么呢？...由于 排序稳定性 ， 年龄小的记录不会因为这次排序，改变它的位置 。 因此，当需要多列应用不同的升降序规则时，要反方向划分多个步骤执行 ---- 这也太麻烦了。

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