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Python按标签排序csv使用pandas
阅读量:613 次
发布时间:2019-03-12

本文共 1247 字,大约阅读时间需要 4 分钟。

pandas排序操作复习

在日常数据分析工作中,pandas作为一款强大的数据处理工具,提供了丰富的数据操作功能。 sortspline函数是数据排序中非常实用的工具,但在使用中也需要注意一些细节。以下是一些实用的技巧和代码示例,帮助您更好地掌握排序操作。

参数说明

pandas的sort_values函数提供了多种灵活的参数选项,可以满足不同的排序需求。

  • axis:可选值为0或'index',默认为0。指定排序的方向:
    • 0:按行(纵向)排序,默认行为。
    • 1:按列(横向)排序。
  • by:指定排序的依据,可以是单个列名或列名列表。如果axis=0,by指定的列名表示按该列排序;如果axis=1,则表示按行名排序。
  • ascending:布尔型,True表示升序排序,False表示降序排序。也可以是[c1, c2,...],表示对多列进行混合排序(例如第一列升序,第二列降序)。
  • place:布尔型,True表示排序后使用原数据框替换,False则不修改原始数据。
  • na_position:可选值为'first'或'last',默认为'last'。缺失值在排序时的位置选择。

实际操作示例

以下是一个常见的排序场景:根据“local”列对小区名称进行排序,并确保同一小区的数据按照统一规则保持在一起。

import pandas as pd# 导入数据(示例数据)data = pd.read_csv('./1.csv', encoding='GBK')# 按'local'列排序sorted_data = data.sort_values(by='local', axis=0, ascending=True)

注意:sort_values函数默认不会修改原始数据框。如果需要直接修改数据框,可以将inplace参数设置为True:

data.sort_values(by='local', axis=0, ascending=True, inplace=True)

数据排序后的应用

由于电子表格可能存在结构问题,常常需要在排序之前将数据从xlsx格式转换为csv格式。这样可以在清晰的文本文件中添加含有列名的标题行,这在pandas中同样可以通过添加列名完成。通过cleaning和转换步骤,可以确保数据的完整性和一致性,便于进一步的数据分析或可视化操作。

在实际工作中,xlrd库可以用作数据导入的有力工具,它能够直接从xlsx文件中读取数据。为了提高工作效率,可以预先对数据进行清洗,例如处理缺失值、格式化日期等操作。由于文档中的图片描述涉及具体操作步骤,建议根据实际需求调整代码和工具选择。

总结

pandas的sort_values函数为数据排序提供了强大的工具支持。在实际操作中,合理设置axis、by参数以及理解ascending和na_position等关键参数至关重要。通过适当使用sort_values,可以对数据进行精准的排序和分组操作,从而更好地完成数据分析任务。

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