我正在尝试对两个熊猫数据框列进行排序。我知道Python有自己的内置函数:
.sort()
但我想知道熊猫是否也有这个功能,是否可以将两列作为一对一起完成。
例如,我有以下数据集:
sum feature
0 5.1269 3
1 2.8481 2
2 -1.472 1
3 -3.212 0
我想获得以下信息:
sum feature
0 -3.212 0
1 -1.472 1
2 2.8481 2
3 5.1269 3
基本上我在这里做的是,我正在对列“特征”进行排序,以从最小值到最大值,但是我希望“总和”中的相应值也发生变化。
有人能帮我解决这个问题吗?我在Stackoverflow上看到过其他帖子,但是我没有找到解释这个过程的详细答案,也没有找到这个特定问题的答案。
只需使用:
df.sort_values('feature')
对于重置索引:
df=df.sort_values('feature').reset_index(drop=True)
print(df)
sum feature
0 -3.2120 0
1 -1.4720 1
2 2.8481 2
3 5.1269 3
我正在尝试按“百分比”对数据帧的内容进行排序。那种似乎不起作用。 代码-在此处输入图像描述
问题内容: 我的数据框看起来像这样,只是更大了。 首先,我尝试对每个列进行单独排序。我试过玩类似的东西:但是最终只会出错。如何分别对每一列进行排序,以得到类似以下内容的结果: 其次,我希望将列中的行连接起来 在用’‘替换np.nan之后,我可以将所有内容与上面的行结合起来,但是结果一起被粉碎(’AB’),并且需要额外的步骤来清理(变成’A:B’之类)。 问题答案: 这是一种方法: 但是,您所做的有
我有一份CSV档案 我需要的行被重新排列的网站,即后的部分; 有可能使用熊猫吗?找到sting的存在并重新排列它,遍历所有行并对下一个字符串重复此操作?我浏览了和但无法找到解决方案。
问题内容: 我想对以下数据框进行排序: 我想对它进行排序,以便根据列表对LSE列进行重新排序: 当然,其他列也需要相应地重新排序。有没有办法在熊猫里做到这一点? 问题答案: pandas0.15版中对s的改进支持使您可以轻松做到这一点: 如果这只是临时排序,则可能不希望将LSE列保留为a ,但是如果您希望这种排序能够在不同的上下文中使用几次,则是一个很好的解决方案。 在更高版本的,中,已被替换为,
我有以下数据: 现在,如果我打电话: 我将得到两个单独的直方图,每列一个。这不是我想要的。我想要的是使用这两列生成一个直方图,其中一列被解释为一个值,另一列被解释为该值的多次出现。我应该如何生成这样的直方图? 我试过: 但这会生成更多带有错误信息的(空)直方图。
我已经看到了将一个列/系列分解成熊猫数据框架的多个列这一主题的一些变体,但是我一直在尝试做一些事情,但是现有的方法并没有真正成功。 给定如下数据帧: 我想将系列中的项目转换为列,以 值作为值,如下所示: 我觉得这应该是一个相对简单的问题,但我已经为此努力了几个小时,不断增加的复杂程度,但没有成功。