快捷導航

Dataframe的行名及列名排序問題

更新時間：2023年09月12日 16:54:55 作者：好多好多魚~

這篇文章主要介紹了Dataframe的行名及列名排序問題,具有很好的參考價值,希望對大家有所幫助,如有錯誤或未考慮完全的地方,望不吝賜教

Dataframe的行名及列名排序

pandas是Python進行數(shù)據(jù)處理中強大的數(shù)據(jù)包，在進行數(shù)據(jù)處理的時候時常會用到關(guān)于Dataframe格式數(shù)據(jù)的一些調(diào)整和排序，下面是關(guān)于行列操作的一些總結(jié)：

列的重命名

在數(shù)據(jù)處理的時有時會設(shè)計的列名與想用的列名不匹配，可以使用一下代碼進行header的重命名：

df = pd.read_csv(path, header=0)
print(df)
  close        date   high    low    money   open   time  volume
0     66.48  2020-01-02  66.48  65.85  5722474  66.01  09:31     866
1     66.30  2020-01-02  66.48  66.18  2646681  66.22  09:32     399
2     66.37  2020-01-02  66.39  66.16  1279115  66.17  09:33     193
3     66.45  2020-01-02  66.45  66.37  4130439  66.39  09:34     622
4     66.28  2020-01-02  66.48  66.28  2149783  66.45  09:35     324
...     ...         ...    ...    ...      ...    ...    ...     ...
5755  84.17  2020-02-27  84.22  84.12  3081344  84.12  14:56     366
5756  84.17  2020-02-27  84.19  84.14  2263360  84.17  14:57     269
5757  84.14  2020-02-27  84.14  84.14    16896  84.14  14:58       2
5758  84.14  2020-02-27  84.14  84.14        0  84.14  14:59       0
5759  84.09  2020-02-27  84.09  84.09  7182208  84.09  15:00     854
order = ['date', 'time', 'open', 'high', 'low', 'close', 'volume', 'money']
#對于列進行重排序
df = df[order]
print(df)
date   time   open   high    low  close  volume    money
0     2020-01-02  09:31  66.01  66.48  65.85  66.48     866  5722474
1     2020-01-02  09:32  66.22  66.48  66.18  66.30     399  2646681
2     2020-01-02  09:33  66.17  66.39  66.16  66.37     193  1279115
3     2020-01-02  09:34  66.39  66.45  66.37  66.45     622  4130439
4     2020-01-02  09:35  66.45  66.48  66.28  66.28     324  2149783
...          ...    ...    ...    ...    ...    ...     ...      ...
5755  2020-02-27  14:56  84.12  84.22  84.12  84.17     366  3081344
5756  2020-02-27  14:57  84.17  84.19  84.14  84.17     269  2263360
5757  2020-02-27  14:58  84.14  84.14  84.14  84.14       2    16896
5758  2020-02-27  14:59  84.14  84.14  84.14  84.14       0        0
5759  2020-02-27  15:00  84.09  84.09  84.09  84.09     854  7182208

這樣就完成了列名的排序

修改列名

有的時候設(shè)置的列名不規(guī)范導致格式不一致，可以通過下列方法直接對每一列的列名進行修改

import pandas as pd
df = pd.read_csv('123.csv',header = 0)
df.columns =['date', 'timetemp', 'open', 'high', 'low', 'close', 'volume', 'money']
print(df)

行的排序

可以按照某一列的值對于Dataframe進行行的排序得到自己想要的排列順序

import pandas as pd
frame = pd.read_csv('321.csv',header = 0)
frame = frame.sort_values('date')
frame.reset_index(drop=True, inplace=True)

DataFrame格式數(shù)據(jù)排序

簡單說關(guān)于排序若只需要按索引、列名排序，如下（True從小到大，F(xiàn)alse反之）

#.sort_index(axis &#61; 0,ascending &#61; True)#axis: 軸方向&#xff0c;默認0#ascending: 默認True從小到大&#xff0c;Fasle從大到小#如import pandas as pda &#61; [[1,2,3],[2,3,4],[4,6,9],[3,1,5]]b &#61; pd.DataFrame(a, columns &#61; [&#39;b&#39;,&#39;c&#39;,&#39;a&#39;])b &#61; b.set_index(&#39;b&#39;)print(b,&#39;\n-----------&#39;)d &#61; b.sort_index(axis &#61; 0,ascending &#61; True)print(d)

axis決定是按行名還是列名排序，

舉例：

按行axis = 0

按列axis = 1

若需要指定按照某一行/列大小排序

#.sort_values(by, axis = 0,ascending = True)
#如`在這里插入代碼片`
import pandas as pd
a = [[1,2,3],[2,3,4],[4,6,9],[3,5,1]]
b = pd.DataFrame(a, columns = ['b','c','a'])
b = b.set_index('b')
print(b,'\n-----------')
# c = b.sort_values(by = 3,axis = 1,ascending = True)
c = b.sort_values(by = 'c',axis = 0,ascending = True)
print(c)
# d = b.sort_index(axis = 1,ascending = True)
# print(d)