Pandas DataFrame如何按照一列數(shù)據(jù)的特定順序進(jìn)行排序
DataFrame按照一列數(shù)據(jù)的特定順序進(jìn)行排序
原理
先把該列轉(zhuǎn)成category 格式，再弄一個(gè)排好序的列表，導(dǎo)入排序即可
dis3 = data3.groupby('distance_group')['case0'].count().reset_index()
list_dis = ['gps incomplete', 'no move', 'in 5 meters', 'in 50 meters','in 500 meters','in 5 km','in 50 km','out 50 km']
dis3['distance_group'] = dis3['distance_group'].astype('category')
dis3['distance_group'].cat.reorder_categories(list_dis, inplace=True)
dis3.sort_values('distance_group',inplace = True)
Pandas庫DataFrame的排序 輸出特定某列
# -*- 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,默認(rèn)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，默認(rèn)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這一列的值進(jìn)行排序，默認(rèn)從小到大
print df1.sort_values(by='amount')
#以amount這一列的值進(jìn)行排序，從大到小
#print df1.sort_values(by='amount', ascending=False)1：取行的操作
house_info.loc[3:6]
類似于python的切片操作
2：取列操作
house_info['price']
這是讀取csv文件時(shí)默認(rèn)的第一行索引
3：取兩列
house_info[['price',tradetypename']]
取多個(gè)列也是同理的，注意里面是一個(gè)list的列表，不然會(huì)報(bào)錯(cuò)誤；
4：增加列
house_Info['adress_new']=list([.....])
跟字典的操作有點(diǎn)類似；
5：對(duì)某一列除以他的最大值
這樣可以得到一個(gè)0，1的數(shù)值范圍，也就是一個(gè)簡易的歸一化操作；
house_info['price']/house_info['price'].max()
6：對(duì)列進(jìn)行排序操作
house_info.sorted_values('price',inplace=True,ascending=True) 這里的inplace表示再排序的時(shí)候是否生成一個(gè)新的dataframe 結(jié)構(gòu)，ascending=true表示升序，默認(rèn)也是升序；
還有一點(diǎn)應(yīng)該注意的是：對(duì)于缺省值，（Nan）排序的時(shí)候會(huì)把他排在末尾；
7：如何獲取缺省值
column_null = pd.isnull(column) column_is_null_true = column[column_null]
總結(jié)
以上為個(gè)人經(jīng)驗(yàn)，希望能給大家一個(gè)參考，也希望大家多多支持腳本之家。
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