Pandas如何实现DataFrame运算、统计与排序操作

这篇文章主要介绍Pandas如何实现DataFrame运算、统计与排序操作，文中介绍的非常详细，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们一定要看完！由于DataFrame的数据结构中包含了多行、多列，所以DataFrame的计算与统计可以是用行数据或者用列数据。为了更方便我们的使用，Pandas为我们提供了常用的计算与统计方法：接上文的例子，我们已经有了N个学生的数学、语文、英语的成绩表，现在，我们要算出每个学生的总成绩，那么我们就可以用以下的方法：在sum方法中我们传入了参数1，代表的是我们使用的轴（axis）为行（对行数据进行求和），如果想要计算出每列的求和我们只用传入0即可（sum函数默认参数为0，所以也可不传）：现在有了总成绩，那么数学老师或者语文老师就会关心本班学生的数据平均分是多少，同样的，我们可以非常快速的计算出来：本????中使用了DataFrame的shape方法，这个方法是用来显示DataFrame的行数和列数的，行数为0，列数1。需要注意的是输出的列数值是不含索引列的。上述????只计算了数学的平均分，感兴趣的小伙伴可以自行基础出英语和语文的平均分哦~这个时候数学老师又有新的需求了，他想查看本班学生数学成绩的最高分、最低分、中位数等统计数据，那么根本不慌，Pandas统统可以帮我们搞定：我们也可以使用DataFrame的describe方法对DataFrame查看基本的统计情况：一般来讲我们的成绩表都是按照总分从高到低进行排序：可以看到我们使用了sort_values方法对DataFrame进行排序，同时by参数传入‘sum’指定按照‘sum’字段进行排序，ascending用来设置是降序（False）还是升序（True，默认值）排序。使用sort_values排序后默认会返回一个新的DataFrame对象，也就是说并不会影响原有的DataFrame对象，所以例子中我们才会把排序后的对象赋值给原有的DataFrame对象，如果不想排序后创建新的对象也是可以的，只需要传入inplace=True即可（在原有的DataFrame基础上修改）：细心的小伙伴可能会发现当我们进行排序后，如果DataFrame中的行数据有调整的话，其行的索引值是不会更改的，上述例子中因为我们用了默认的递增数列索引，所以排序后看起来并不是很友好，不过不用担心，我们还是可以重置索引值的：使用reset_index重设索引后我们的DataFrame对象的索引列确实被重置成了递增的序列，同时也多了列名为index的一列数据。当然我们可以传入drop=True将原有的索引列不插入到新的DataFrame中：为了更直观的展示排名情况，我们可以索引值+1这样就展示出了学生的排名情况：以上是“Pandas如何实现DataFrame运算、统计与排序操作”这篇文免费云主机域名章的所有内容，感谢各位的阅读！希望分享的内容对大家有帮助，更多相关知识，欢迎关注百云主机行业资讯频道！

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