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本问主要写根据索引或者值对series和dataframe进行排序的实例讲解

代码:

#coding=utf-8
import pandas as pd
import numpy as np
#以下实现排序功能。
series=pd.Series([3,4,1,6],index=['b','a','d','c'])
frame=pd.DataFrame([[2,4,1,5],[3,1,4,5],[5,1,4,2]],columns=['b','a','d','c'],index=['one','two','three'])
print frame
print series
print 'series通过索引进行排序:'
print series.sort_index()
print 'series通过值进行排序:'
print series.sort_values()
print 'dataframe根据行索引进行降序排序(排序时默认升序,调节ascending参数):'
print frame.sort_index(ascending=False)
print 'dataframe根据列索引进行排序:'
print frame.sort_index(axis=1)
print 'dataframe根据值进行排序:'
print frame.sort_values(by='a')
print '通过多个索引进行排序:'
print frame.sort_values(by=['a','c'])

实验结果:

  b a d c
one 2 4 1 5
two 3 1 4 5
three 5 1 4 2

b 3
a 4
d 1
c 6
dtype: int64

series通过索引进行排序:

a 4
b 3
c 6
d 1
dtype: int64

series通过值进行排序:

d 1
b 3
a 4
c 6
dtype: int64

dataframe根据行索引进行降序排序(排序时默认升序,调节ascending参数):

  b a d c
two 3 1 4 5
three 5 1 4 2
one 2 4 1 5

dataframe根据列索引进行排序:

  a b c d
one 4 2 5 1
two 1 3 5 4
three 1 5 2 4

dataframe根据值进行排序:

  b a d c
two 3 1 4 5
three 5 1 4 2
one 2 4 1 5

通过两个索引进行排序:

  b a d c
three 5 1 4 2
two 3 1 4 5
one 2 4 1 5
[Finished in 1.0s]

以上这篇pandas 对series和dataframe进行排序的实例就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持。

标签:
pandas,series,dataframe,排序

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P70系列延期,华为新旗舰将在下月发布

3月20日消息,近期博主@数码闲聊站 透露,原定三月份发布的华为新旗舰P70系列延期发布,预计4月份上市。

而博主@定焦数码 爆料,华为的P70系列在定位上已经超过了Mate60,成为了重要的旗舰系列之一。它肩负着重返影像领域顶尖的使命。那么这次P70会带来哪些令人惊艳的创新呢?

根据目前爆料的消息来看,华为P70系列将推出三个版本,其中P70和P70 Pro采用了三角形的摄像头模组设计,而P70 Art则采用了与上一代P60 Art相似的不规则形状设计。这样的外观是否好看见仁见智,但辨识度绝对拉满。