pandas 中的 sort_values 函数类似于 SQL 中的 order by，可以将数据集依据特定的字段进行排序。 可根据列数据，也可以根据行数据排序。 一、介绍 使用语法为： 参数： 二、实操 构建测试数据集 按列排序 按行排序 ...

sort（） sort（）函数直接对函数进行排序，并返回排序结果。 rank（） rank（）函数返回对应元素在排序后的次序。 order（） order（）函数和which一样返回的是位置，内容依此为排名第一的元素在原向量中的位置，排名第二的元素在原向量中的位置。。。 ...

在机器学习中，经常会对数据进行分箱处理操作，即将一段连续的值切分为若干段，每一段的值当成一个分类。 这个将连续值转换成离散值的过程，就是分箱处理。 例如：把年龄划分为18岁以下、18-30岁、30-45岁、45-60岁、60岁以上等5个标签（类别）。 Pandas 包中的 cut ...

一、介绍 通过指定标签名称和相应的轴，或直接指定索引或列名称，删除行或列。 使用多索引时，可以通过指定级别来删除不同级别上的标签。 使用语法： 参数解释： 二、实操 删除简单索引 多重索引删除数据 参考链接：Python中pandas ...

pandas.assign 的作用是直接向数据框对象新增一列。 所添加的列名无需用引号括起来。 按函数生成 已存在数据插入 同时新增多列 并且其中一个列 ...

一、介绍 pd.dropna() 函数主要用于删除缺失数据。 Series 返回一个仅包含非空数据和索引的 Series，默认丢弃含有缺失值的行 DataFrame 可以通过参数更详细的删除行数据 使用语法： 参数解释： 二、实操 0.构建测试数据 ...

drop_duplicates 方法实现对数据框 DataFrame 去除特定列的重复行，返回 DataFrame 格式数据。 一、使用语法及参数 使用语法： 参数： 二、实操 1. ...

一、pd.filter函数 1.介绍 pd.filter 函数根据指定的索引标签对数据框行、或列进行数据筛选（子集查询）。 使用语法为： 类似于 df.loc、df.iloc 函数所实现的功能。 参数说明： 注意：仅按照标签筛选，不对数据内容进行过滤！ 2.pd ...