Pandas库DataFrame的排序

df1为dataframe结构的测试数据:

df1数据是从test.xlsx文档中读取的,使用示例代码如下:

# -*- coding:utf-8 -*-

import tushare as ts
import pandas as pd

df = pd.read_excel('test.xlsx')
df1 = df.head(10)

#dataframe按索引升序排列,默认即是升序
#print df1.sort_index()
#dataframe按索引降序排列
#print df1.sort_index(ascending=False)

#第一行按升序排序,默认即是升序
#print df1.sort_index(axis=1)

#第一行按降序排序
#print df1.sort_index(axis=1, ascending=False)

#以amount这一列的值进行排序,默认从小到大
#print df1.sort_values(by='amount')

#以amount这一列的值进行排序,从大到小
#print df1.sort_values(by='amount', ascending=False)

#以多列排序,amount和price这两列的值进行排序,从大到小
#print df1.sort_values(by=['amount', 'price'], ascending=False)

原文地址:http://blog.51cto.com/laoyinga/2059637

时间: 2024-10-10 10:00:02

Pandas库DataFrame的排序的相关文章

Python: Pandas的DataFrame如何按指定list排序

本文首发于微信公众号“Python数据之道”(ID:PyDataRoad) 前言 写这篇文章的起由是有一天微信上一位朋友问到一个问题,问题大体意思概述如下: 现在有一个pandas的Series和一个python的list,想让Series按指定的list进行排序,如何实现? 这个问题的需求用流程图描述如下: 我思考了一下,这个问题解决的核心是引入pandas的数据类型“category”,从而进行排序. 在具体的分析过程中,先将pandas的Series转换成为DataFrame,然后设置数据

Pandas库中的DataFrame

1 简介 DataFrame是Python中Pandas库中的一种数据结构,它类似excel,是一种二维表. 或许说它可能有点像matlab的矩阵,但是matlab的矩阵只能放数值型值(当然matlab也可以用cell存放多类型数据),DataFrame的单元格可以存放数值.字符串等,这和excel表很像. 同时DataFrame可以设置列名columns与行名index,可以通过像matlab一样通过位置获取数据也可以通过列名和行名定位,具体方法在后面细说. 2 创建DataFrame 首先声

python 数据处理学习pandas之DataFrame

请原谅没有一次写完,本文是自己学习过程中的记录,完善pandas的学习知识,对于现有网上资料的缺少和利用python进行数据分析这本书部分知识的过时,只好以记录的形势来写这篇文章.最如果后续工作定下来有时间一定完善pandas库的学习,请见谅!                     by LQJ 2015-10-25 前言: 首先推荐一个比较好的Python pandas DataFrame学习网址 网址: http://www.cnblogs.com/chaosimple/p/4153083

python之pandas库

一.生成数据表 1.首先导入pandas库,一般都会用到numpy库,所以我们先导入备用: import pandas as pd 2.导入CSV或者xlsx文件: df = pd.DataFrame(pd.read_csv('name.csv',header=1)) df = pd.DataFrame(pd.read_excel('name.xlsx')) 3.用pandas创建数据表: df = pd.DataFrame({"id":[1001,1002,1003,1004,100

pandas库的DateFrame类型

Series是pandas库的一维数据类型,DateFrame是pandas库的二维数据类型. DateFrame类型: DateFrame类型由共用相同索引的一组列组成(DateFrame相当于一个表格),每列值类型可以不同. DateFrame既有行索引,也有列索引. DateFrame常用于表达二维数据,但可以表达多维数据. DateFrame类型可以由如下类型创建: 1.二维ndarray对象 import pandas as pd import numpy as np d = pd.D

pandas中DataFrame

python数据分析工具pandas中DataFrame和Series作为主要的数据结构. 本文主要是介绍如何对DataFrame数据进行操作并结合一个实例测试操作函数. 1)查看DataFrame数据及属性 df_obj = DataFrame() #创建DataFrame对象 df_obj.dtypes #查看各行的数据格式 df_obj['列名'].astype(int)#转换某列的数据类型 df_obj.head() #查看前几行的数据,默认前5行 df_obj.tail() #查看后几

第三节:初识pandas之DataFrame(上)

DataFrame是Python中Pandas库中的一种数据结构,它类似excel,是一种二维表. 原文地址:https://www.cnblogs.com/zhaco/p/10292107.html

Python Pandas库的学习(三)

今天我们来继续讲解Python中的Pandas库的基本用法 那么我们如何使用pandas对数据进行排序操作呢? food.sort_values("Sodium_(mg)",inplace= True) print(food["Sodium_(mg)"]) food.sort_values("Sodium_(mg)",inplace=True,ascending= False) print(food["Sodium_(mg)"

pandas-06 Series和Dataframe的排序操作

pandas-06 Series和Dataframe的排序操作 对pandas中的Series和Dataframe进行排序,主要使用sort_values()和sort_index(). DataFrame.sort_values(by, axis=0, ascending=True, inplace=False, kind='quicksort', na_position='last') by:列名,按照某列排序 axis:按照index排序还是按照column排序 ascending:是否升