Python pandas DataFrame排序和去重操作
前言
一、Dataframe排序
1. 索引的排序
DataFrame 提供了sort_index()
方法来进行索引的排序,主要考虑以下几个可选输入项:
axis
参数:指定对行索引排序还是对列索引排序,默认为0,表示对行索引排序,设置为1表示对列索引ascending
参数:指定升序还是降序,默认为True表示升序,设置为False表示降序inplace
参数:表示是否返回副本,默认为False表示返回副本,设置为True表示在原数据上修改
使用方法:
df = pd.DataFrame(data)
df.sort_index(axis=0, ascending=False, inplace=True)
2. 值的排序
DataFrame 提供了sort_values()
方法来进行值的排序,相比sort_index()
方法,它多了一个by
参数,其他参数与sort_index()
方法:
by
参数:接收字符串或者列表,来指定要排序的行或者列名ascending
参数:若by参数指示的为列表,此处也需要按照列表填写排序方向ignore_index
参数:指示是否重新生成行索引,默认为False表示不生成,此时会导致index乱序,设置为True表示重新按照0,1 ,2…生成index
使用方法:
df = pd.DataFrame(data)
df.sort_values(by=['age', 'gender'], ascending=[False, True], inplace=True, ignore_index=True)
二、Dataframe去重
Dataframe的去重使用的方法为drop_duplicates(),此方法可以快速的实现对全部数据、部分数据的去重操作。
主要包含以下几个参数:
-
subset
参数:设置识别重复项的列名或列名序列,对某些列来识别重复项,默认情况下使用所有列,即识别完全相同的内容,若设置,则仅识别对应的列; -
keep
参数:可选值有first,last,False,默认为first,确定要保留哪些重复项first
:删除除第一次出现的重复项,即保留第一次出现的重复项last
:保留最后一次出现的重复项False
:删除所有重复项
-
inplace
参数:表示是否返回副本,默认为False表示返回副本,设置为True表示在原数据上修改 -
ignore_index
参数:指示是否重新生成行索引,默认为False表示不生成,此时会导致index乱序,设置为True表示重新按照0,1 ,2…生成index
使用方法:
df = pd.DataFrame(data)
df.drop_duplicates(subset=None, keep=‘first’, inplace=False, ignore_index=False)
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