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橘貓吃不胖：pandas回顧小結（一）?zhuanlan.zhihu.com

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Index

Index也有很多種類型，官方文檔介紹：Index objects - pandas 1.1.4 documentation

index是可以包含重復值的

df = pd.DataFrame([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]], columns=list('abc'), index=list('xyx'))

df.index.is_unique

使用is_unique可以判斷index中是否包含重復值

有重復值，在篩選的時候，會返回多行

df.loc['x']

DataFrame.reset_index(level=None,drop=False,inplace=False,col_level=0,col_fill='')

重置索引，默認會使用0,1...進行重置

df.reset_index()

這里，會發現原來的index，成為了column，可以使用參數來決定是刪掉還是變為column

df.reset_index(drop=True)

還有一個類似的函數

DataFrame.reindex(**kwargs)

類似于重建索引，是重建，而不是上面的重置，這里我們需要指定想更新為什么index

df = pd.DataFrame(np.arange(1,10).reshape((3,3)) , index=['x','y','z'], columns=['one','two','three']) df.reindex(['x','z'])

這里，我們更新的索引和原來有部分相似，所以，相當于一個篩選，如果是完全沒有的index

df.reindex([1,2,3])

就都是空值了

df.reindex(['z','x','w'], fill_value=888)

刪除索引或列

DataFrame.drop(labels=None,axis=0,index=None,columns=None,level=None,inplace=False,errors='raise')df = pd.DataFrame(np.arange(1,10).reshape((3,3)) , index=['x','y','z'], columns=['one','two','three']) df.drop(index=['x','z'])

排序

在excel中，我們可以進行排序，pandas中也是可以的

DataFrame.sort_index(axis=0,level=None,ascending=True,inplace=False,kind='quicksort',na_position='last',sort_remaining=True,ignore_index=False,key=None)

根據標簽進行排序

df = pd.DataFrame(np.arange(1,10).reshape((3,3)) , index=[3, 1, 4], columns=['c','a','b']) df.sort_index()

## 降序排列 df.sort_index(ascending=False)

## 按照column排序 df.sort_index(axis=1)

當然也可以按照values排序，參考：

DataFrame.sort_values(by, axis=0, ascending=True, inplace=False, kind='quicksort', na_position='last', ignore_index=False, key=None)df = pd.DataFrame(np.random.randint(10, size=(6,6)), index=list('abcdef'), columns=list('opqrst')) df.sort_values(by=['p'])

根據指定的column進行排序

排名

有時候，想要對排序添加一個排名

DataFrame.rank(axis=0,method='average',numeric_only=None,na_option='keep',ascending=True,pct=False)

根據指定的列進行排序

df['p'].rank()

這里的排名，如果數值相同，排名是一樣的，而且還是3.5

可以通過method參數來修改

總結

以上是生活随笔為你收集整理的pandas中inplace_pandas回顾小结（二）的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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