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我已经看到很多关于基于 pandas 列名称排序的建议,但我正在尝试基于列索引进行排序。
我已经包含了一些代码来演示我正在尝试做什么。
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({
'col1' : ['A', 'A', 'B', 'D', 'C', 'D'],
'col2' : [2, 1, 9, 8, 7, 4],
'col3': [0, 1, 9, 4, 2, 3],
})
df2 = df.sort_values(by=['col2'])
我想对第二列的多个名称都不同的数据框进行排序。基于 (by=['col2'] 进行排序是不切实际的,但我总是想对第二列进行排序(即列索引 1)。这可能吗?
最佳答案
按位置选择列名并传递给by
参数:
print (df.columns[1])
col2
df2 = df.sort_values(by=df.columns[1])
print (df2)
col1 col2 col3
1 A 1 1
0 A 2 0
5 D 4 3
4 C 7 2
3 D 8 4
2 B 9 9
关于python - 基于列索引的 Sort_values,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/52737799/
我想知道这两段代码之间的区别是什么? New_Series = pd.Series(df['avg']).sort(axis=0, ascending=False,
我不知道我的代码有什么问题 import pandas as pd import numpy as np woe = [1.1147295474833758,0.364043491078754,-0.
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for i in str_list: #str_list is a set contain some strings df.loc[i].sort_values(by = 'XXX') *
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我有一个数据框,其中列名是时间(0:00、0:10、0:20、...、23:50)。现在,它们按字符串顺序排序(所以 0:00 是第一个,9:50 是最后一个)但我想按时间对它们进行排序(所以 0:0
问题: 如何根据下面在 top_5 变量中捕获的 sort_values 标准向 plot 添加水平线。: 数据: 这是 data 的一部分在 CSV 中: 这是当前情节。 axnum = today
dataset = pd.read_csv("dataset.csv").fillna(" ")[:100] dataset['Id']=0 dataset['i']=0 dataset['j']=0
大家好,我试图到处寻找这个问题,但我找不到解决方案。如果你能帮助我,我会很高兴。 所以,基本上我有这个数据集: df = pd.DataFrame({"col1": ['xxx', 'xxx', 'x
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Python Pandas 提供了两种对 DataFrame 进行排序的方法: sort_values (或已弃用 sort ) sort_index 这两种方法有什么区别? 最佳答案 由于问题已更新
在工作中,我们最近升级到 pandas 0.20,我有一个使用 sort 排序的数字列表(但是不再支持此功能,我在尝试 sort_values 时收到上述消息)。 numbers = [1, 3, 4
我是一名优秀的程序员,十分优秀!