例如,
df = pandas.DataFrame({'name':['a','b','c'], 'age':[10,20,30]})
name age
0 a 10
1 b 20
2 c 30
df[df['age'] > 10]
name age
1 b 20
2 c 30
我的问题是: Pandas是否确保索引顺序被保留?是否有任何可能的结果类似于:
name age
2 c 30
1 b 20
考虑一个基本数据框架(使用Pandas):
testDf = pandas.DataFrame({'c':[1,2],'b':[2,2],'a':[3,4]})
结果表明:
a b c
0 3 2 1
1 4 2 2
而不是:
c b a
0 1 2 3
1 2 2 4
为什么是按字母顺序排序的?我想要第二个结果。
我正在尝试对每一行熊猫数据进行排序,并在一个新的dataframe中获取排序值的索引。我可以慢慢来。有人能建议使用并行化或矢量化代码来进行改进吗?我在下面张贴了一个例子。
data_url = '‘
# read data from url as pandas dataframe
gapminder = pd.read_csv(data_url)
# drop categorical column
gapminder.drop(['country', 'continent'], axis=1, inplace=True)
# print the f
我在pandas中遇到了一个名为quantile()的函数。有没有人能帮我解释一下这个函数是如何工作的,它有什么作用?一个例子将是非常感谢的。我正在编写一个示例代码,以帮助您更好地理解此函数
到目前为止,我有以下代码:
def get_quantile_based_buckets(feature_values, num_buckets):
quantiles = feature_values.quantile([(i+1.)/(num_buckets+1.) for i in list(range(num_buckets))])
print(quantiles)
ret
我试图用一个比系列的原始索引包含更多级别的索引( Series,ix)来设置a1的索引。
>>> a = pd.DataFrame({'a': [1, 2, 3], 'b': ['b', 'b', 'b'], 'x': [4, 5, 6]}).set_index(['a', 'b'])
>>> a
x
a b
1 b 4
2 b 5
3 b 6
>>>
>>> a1 = a