df.sort_values(["赛事","公司","推荐","赔率"],ascending=[,False,False,True],inplace=True)其中赛事想按照["英超","德甲","意甲","西甲","法甲","英冠","荷甲"]排序

时间: 2024-03-30 13:31:58 浏览: 129
PDF

df.rank & pd.pivot_table & pd.read_excel & df添加行 &调整df行列顺序(reindex再理解）

df.sort_values(["赛事","公司","推荐","赔率"], ascending=[True,False,False,True], inplace=True)是一个对DataFrame进行排序的操作。其中，按照"赛事"列进行排序，排序顺序为["英超","德甲","意甲","西甲","法甲","英冠","荷甲"]，同时按照"公司"列进行降序排序，按照"推荐"列进行降序排序，最后按照"赔率"列进行升序排序。
阅读全文

相关推荐

-

jupyter_ascending-0.1.21-py3-none-any.whl Python库解压指南

资源摘要信息: "Python库 | jupyter_ascending-0.1.21-py3-none-any.whl" 知识点: 1. Python库概念: Python库是包含了预编译的代码，这些代码可以被Python程序导入和使用，以此来实现各种各样的功能，比如数据分析...
-

jupyter_ascending-0.1.2-py3-none-any.whl 的PyPI官网下载及使用

资源摘要信息:"jupyter_ascending-0.1.2-py3-none-any.whl 是一个 Python Wheel 文件格式的包，用于安装名为 'jupyter_ascending' 的 Python 库。该文件可在 PyPI（Python Package Index）官方网站上进行下载。Wheel...

3.假如我们有名为df的Series类型的数据，但是df中的标签不是按顺序排列的，如果我们想要令df的标签按升序进行排列，我们不应 该用以下哪一代码？ A.Sorted_df= df.sort_values () B.sorted_df= df.sort_values (ascending=False) C.sorted_df= df.sort_values (ascending=True) D.sorted_df= df.reindex()

sorted_df = df.sort_values(ascending=True) 选项A中的代码可以按值对df进行排序，但是如果我们只是要求对标签进行排序，则不需要使用sort_values方法。 选项D中的reindex方法不会对df中的标签进行排序，而是...

3.假如我们有名为df的Series类型的数据，但是df中的标签不是按顺序排列的，如果我们想要令df的标签按升序进行排列，我们不应 该用以下哪一代码？ A.Sorted_df= df.sort_values() B.sorted_df= df.sort_values (ascending=False) C.sorted_df= df.sort_values (ascending=True) D.sorted_df= df.reindex()

sorted_df = df.sort_values(ascending=False)。 sort_values() 方法可以用来对 Series 或 DataFrame 中的数值进行排序，按照指定的排序方式进行排序，默认是按照升序排序。如果想要按照降序排序，应该将参数 ...

df.sort_values(by=[1],ascending = False,inplace=True)

通过 df.sort_values(by=['score'], ascending=False, inplace=True) 可以按照分数从高到低进行排序，结果如下： name age score 2 Bob 22 95 3 Lucy 21 92 0 Tom 20 90 1 Lily 18 85

解释下这段代码 第三方商品 __df1 = __temp_df[__temp_df['show_name'] == '第三方商品'] if not __df1.empty: __df1 = __df1.pivot_table(index=['name', 'show_name'], values=['buy_num'], aggfunc=np.sum).reset_index() else: __df1 = __df1[['name', 'show_name', 'buy_num']] # 非第三方商品 __df2 = __temp_df[__temp_df['show_name'] != '第三方商品'] if not __df2.empty: __df2 = __df2.pivot_table(index=['gt_uuid', 'show_name'] ,values=['buy_num'], aggfunc=np.sum).reset_index() __df2 = pd.merge(left=__df2, right=pd.DataFrame(s_gt_rv, columns=['gt_uuid', 'goods_name']), how='left', on='gt_uuid') __df2 = __df2[['goods_name', 'show_name', 'buy_num']] __df2.rename(columns={'goods_name': 'name'}, inplace=True) else: __df2 = __df2[['name', 'show_name', 'buy_num']] __temp_df = pd.concat([__df1, __df2]) del __df1, __df2 __temp_df.rename(columns={'name': 'goods_name', 'show_name': 'gc_name', 'buy_num': 'num'}, inplace=True) __temp_df.sort_values(by='num', ascending=False, inplace=True) return_data['goods']['goods_list'] = __temp_df.to_dict(orient='records') __temp_df = __temp_df[['gc_name', 'num']] __temp_df = __temp_df.pivot_table(index='gc_name', values='num', aggfunc=np.sum).reset_index() __temp_df.sort_values(by='num', ascending=False, inplace=True) return_data['goods']['gc_list'] = __temp_df.to_dict(orient='records') del __temp_df

这段代码是对一个名为 __temp_df 的数据框进行处理，并将处理结果存储在 return_data 字典的 goods 键下。 首先，根据条件 __temp_df['show_name'] == '第三方商品'，筛选出满足条件的行，存储在 __df1 ...

import pandas as pd import numpy as np df=pd.read_csv('高校.csv',index_col='地区',sep=',',encoding='utf-8') print(df.head()) data= df.sort_values(by='毕（结）业生数', ascending=False) print(data.head(10)) print(data.describe()) data2=data['#女.1']/data['招生数'] data2=data2.sort_values(ascending=False) print(data2.head(10)) data4=data['授予学位数']-data['毕（结）业生数'] data4=data4.sort_values(ascending=False) print(data4.head(10))有什么问题

其中，第一行代码导入了pandas和numpy库，第二行代码使用pandas库中的read_csv函数读取了“高校.csv”文件，并将其存储在名为df的数据框中，其中“地区”列被设置为索引列。第三行代码打印了df中的前5行。第四行代码...

import numpy as np import pandas as pd import visuals as vs import seaborn as sns %matplotlib inline data = pd.read_csv('bj_housing.csv') print(data) missing = data.isnull().sum() print(missing) missing.sort_values(inplace=True,ascending=False) missing = missing[missing > 0] types = data[missing.index].dtypes percent = (data[missing.index].isnull().sum()/data[missing.index].isnull().count()).sort_values(ascending=False) missing_data = pd.concat([missing, percent,types], axis=1, keys=['Total', 'Percent','Types']) missing_data.sort_values('Total',ascending=False,inplace=True) missing_data

这段代码是用于读取北京房价数据集，并对数据集中的缺失值进行处理。 首先，使用pandas库中的read_csv()函数读取名为'bj_housing.csv'的数据集，并将读取的数据存储在名为data的DataFrame中。 ...

def query(request): try: context = { 'segment': 'index' } goodss = [] good = {} # crawl(keyword) df = pd.read_csv('res2.csv',header=None) thread_num = request.GET.get('sort') query = request.GET.get('query') print(thread_num) if not query =='': df = df.loc[df[2].str.contains(query)] if thread_num == 'value_up': df = df.sort_values(by = [1],ascending=False) elif thread_num == 'value_down': df = df.sort_values(by = [1],ascending=True) elif thread_num == 'title': df = df.sort_values(by = [2],ascending=True) for data in df.values.tolist(): good['price'] = data[1] good['store'] = data[3] good['title'] = data[2] good['platform'] = '京东' good['pic_url'] = 'https://www.baidu.com' goodss.append(copy.copy(good))

这是一个 Python 的 Django 框架的视图函数，用于处理用户的查询请求。函数首先将一个空的列表 goodss 和一个空的字典 good 初始化。然后从文件 'res2.csv' 中读取数据，将用户查询的关键词 query 和排序方式 ...

stock_df.sort_values(by='date', ascending=True, inplace=True)

这段代码是对 pandas ...inplace 参数为 True 表示直接在原 DataFrame 上进行修改，False 则表示不修改原 DataFrame，而是返回一个新的排序后的 DataFrame。最终返回的是已经按照 "date" 列进行排序后的 DataFrame。

print(corr_values.sort_values(ascending=False))

这行代码是用来对一个 pandas DataFrame 或 Series 中的数值进行降序排列的。具体来说，它会返回一个新的 pandas Series，其中每个值表示原始 Series 中的对应值...参数 ascending=False 表示按数值从大到小进行排列。

Plat_Genre = pd.crosstab(data.Platform,data.Genre) Plat_Genre_sum = Plat_Genre.sum(axis=1).sort_values(ascending = False) Plat_Global_Sales = data.groupby('Platform')['Global_Sales'].sum().sort_values(ascending = False) Genre_Global_Sales = data.groupby('Genre')['Global_Sales'].sum().sort_values(ascending = False) f,ax = plt.subplots(1,3,figsize=(25,8),dpi=100) sns.barplot(Plat_Genre_sum.values,Plat_Genre_sum.index,ax=ax[0]) ax[0].set_title('Platform_Genre') sns.barplot(Plat_Global_Sales.values,Plat_Global_Sales.index,ax=ax[1]) ax[1].set_title('Platform_Global_Sales') sns.barplot(Genre_Global_Sales.values,Genre_Global_Sales.index,ax=ax[2]) ax[2].set_title('Genre_Global_Sales') plt.show()

然后，通过 Plat_Genre.sum(axis=1).sort_values(ascending=False) 计算了每个平台上游戏总数，并按降序排序，结果存储在变量 Plat_Genre_sum 中。 接下来，通过 data.groupby('Platform')['Global_Sales']....

frequent_itemsets = apriori(df_for_apriori, min_support=0.10, use_colnames=True) frequent_itemsets.sort_values('support', ascending=False)

这段代码使用了Apriori算法来挖掘数据集中的频繁项集，并按照支持度排序。具体解释如下： - df_for_apriori是一个数据框，其中每一行...- sort_values()函数按照支持度从大到小排序，以便更容易找到最频繁的项集。

df = df.sort_values(by='brightness', ascending=False)

这是一个对 Pandas DataFrame 进行排序的语句，其中 df 是一个 DataFrame 对象，sort_values() 是 DataFrame 的一个方法，用于按照指定的列进行排序。在这个例子中，按照名为 brightness 的列进行排序，...

df = df.sort_values(by='数量', ascending=False)

其中，by 参数指定要排序的列名，ascending 参数指定排序的方向，True 表示升序，False 表示降序。在这个例子中，DataFrame 对象是 df，要按照列名为“数量”的值进行降序排序，所以 by='数量'，...

df = pd.DataFrame() df['col_name'] = column_name df['value'] = unique_value df = df.sort_values('value', ascending=False)

这是一个使用 Pandas 库创建一个空的 DataFrame，并向其中添加两列数据的代码。其中，第一列的列名为 'col_name'，第二列的列名为 'value'，并且按照 'value' 列的值进行降序排序。

g=df.groupby('location') df_counts=g.count()['rank'] df0=df_counts.copy() df0.sort_values(ascending=False,inplace=True)

The code then creates a copy of 'df_counts' named 'df0' and sorts it in descending order using the 'sort_values' method with the 'ascending' parameter set to False, meaning the largest values will be ...
-

2018-2019手机销售市场统计分析及趋势预测

df_2019_sorted = df_2019.sort_values(by='市场份额百分数', ascending=True) 上述代码中，ascending参数用于指定排序方式，当设置为True时，数据将按照升序排序。 数据排序完成后，我们可以利用Pandas的其他...
-

JavaScript数组sort方法深度解析：快速排序的奥秘

"深入理解JavaScript数组的sort方法及其内部实现" 在JavaScript中，Array.prototype.sort() 方法是一个强大的工具，允许开发者对数组中的元素进行排序。这个方法的独特之处在于它可以接受一个可选的比较函数，...

最新推荐

recommend-type

中式汉堡市场调研报告：2023年市场规模约为1890亿元

汉堡市场调研报告：2023年市场规模约为1890亿元 在快节奏的现代生活中，汉堡以其便捷、快速且标准化的特点，成为了大众日常饮食的重要选择。然而，随着消费者对健康、口味和文化认同感的追求日益提升，传统西式汉堡已难以满足所有消费者的需求。在此背景下，中式汉堡应运而生，以其独特的口味和文化内涵，迅速赢得了市场的青睐。那么，中式汉堡市场究竟蕴含着怎样的增长潜力？又该如何把握这一市场机遇呢？ 市场概况： 近年来，中国西式快餐市场规模持续扩大，2023年已达到约3687.8亿元。其中，汉堡作为西式快餐的代表之一，市场规模约为1890亿元，占据了西式快餐最大的市场份额。值得注意的是，中式汉堡品牌异军突起，凭借其独特的口味和文化内涵，迅速在市场上站稳脚跟。截至2024年11月，全国中式汉堡门店数已近2万家，展现出强劲的增长势头。 技术创新与趋势： 中式汉堡的成功，离不开技术创新和趋势把握。一方面，中式汉堡品牌通过结合中式烹饪方式，推出了更符合中国消费者口味的产品，如加入秘制酱料、使用传统烹饪技艺等，使汉堡更加美味可口。另一方面，中式汉堡品牌还注重数智化转型，通过运用大数据、人工智能等先进技术，实现精
recommend-type

基于MATLAB的导航科学计算库

* GPS IMU经典15维ESKF松组合 * VRU/AHRS姿态融合算法 * 捷联惯导速度位置姿态解算例子 * UWB IMU紧组合融合 * 每个例子自带数据集
recommend-type

Docker以及Docker-Compose的安装与卸载

Docker以及Docker-Compose的安装与卸载 适合开发下运维人员学习
recommend-type

尚硅谷宋红康C语言精讲.zip

尚硅谷宋红康C语言精讲.zip
recommend-type

matlab实现基于多源信息融合的水果虫灾智能检测系统研究-虫灾检测-智能检测系统-matlab-机器学习

内容概要：本文提出了一种结合生物信息学、遥感技术和物联网技术的水果虫灾智能检测系统。通过收集和分析生物标志物、遥感影像和传感器数据，利用机器学习算法实现对虫灾的自动识别与预警，提高检测的准确性和时效性，为水果种植业的可持续发展提供支持。 适合人群：农业科学家、农艺师、农业技术开发人员。 使用场景及目标：适用于水果种植园的虫害监控，帮助农民及时发现和控制虫灾，减少农业生产损失。 其他说明：该系统不仅提高了虫灾检测的效率，还在一定程度上解决了传统方法耗时费力、准确性低的问题。系统未来将优化数据处理方法、提取更多有效特征，并尝试应用到其他农业领域。
recommend-type

GitHub图片浏览插件：直观展示代码中的图像

资源摘要信息: "ImagesOnGitHub-crx插件" 知识点概述： 1. 插件功能与用途 2. 插件使用环境与限制 3. 插件的工作原理 4. 插件的用户交互设计 5. 插件的图标和版权问题 6. 插件的兼容性 1. 插件功能与用途 插件"ImagesOnGitHub-crx"设计用于增强GitHub这一开源代码托管平台的用户体验。在GitHub上，用户可以浏览众多的代码仓库和项目，但GitHub默认情况下在浏览代码仓库时，并不直接显示图像文件内容，而是提供一个“查看原始文件”的链接。这使得用户体验受到一定限制，特别是对于那些希望直接在网页上预览图像的用户来说不够方便。该插件正是为了解决这一问题，允许用户在浏览GitHub上的图像文件时，无需点击链接即可直接在当前页面查看图像，从而提供更为流畅和直观的浏览体验。 2. 插件使用环境与限制 该插件是专为使用GitHub的用户提供便利的。它能够在GitHub的代码仓库页面上发挥作用，当用户访问的是图像文件页面时。值得注意的是，该插件目前只支持".png"格式的图像文件，对于其他格式如.jpg、.gif等并不支持。用户在使用前需了解这一限制，以免在期望查看其他格式文件时遇到不便。 3. 插件的工作原理 "ImagesOnGitHub-crx"插件的工作原理主要依赖于浏览器的扩展机制。插件安装后，会监控用户在GitHub上的操作。当用户访问到图像文件对应的页面时，插件会通过JavaScript检测页面中的图像文件类型，并判断是否为支持的.png格式。如果是，它会在浏览器地址栏的图标位置上显示一个小octocat图标，用户点击这个图标即可触发插件功能，直接在当前页面上查看到图像。这一功能的实现，使得用户无需离开当前页面即可预览图像内容。 4. 插件的用户交互设计 插件的用户交互设计体现了用户体验的重要性。插件通过在地址栏中增加一个小octocat图标来提示用户当前页面有图像文件可用，这是一种直观的视觉提示。用户通过简单的点击操作即可触发查看图像的功能，流程简单直观，减少了用户的学习成本和操作步骤。 5. 插件的图标和版权问题 由于插件设计者在制作图标方面经验不足，因此暂时借用了GitHub的标志作为插件图标。插件的作者明确表示，如果存在任何错误或版权问题，将会进行更改。这体现了开发者对知识产权尊重的态度，同时也提醒了其他开发者在使用或设计相关图标时应当考虑到版权法律的约束，避免侵犯他人的知识产权。 6. 插件的兼容性 插件的兼容性是评估其可用性的重要标准之一。由于插件是为Chrome浏览器的用户所设计，因此它使用了Chrome扩展程序的标准格式，即.crx文件。用户需要通过浏览器的扩展程序管理界面进行安装。尽管目前插件仅支持.png图像格式，但对于希望在GitHub上浏览.png图像文件的用户来说，已经提供了非常实用的功能。未来，若开发者计划拓展插件支持的文件格式或适用于其他浏览器，则需要考虑到对现有代码的扩展和兼容性测试。 总结： "ImagesOnGitHub-crx"插件通过创新的用户体验设计，解决了GitHub在浏览图像文件时的一些局限性，使得图像浏览更加直观和便捷。尽管目前该插件存在一些限制，如仅支持.png格式和仅在Chrome浏览器中可用，但它为用户和开发者提供了良好的思路和实践。对于希望提高效率和增强功能的用户来说，这类工具扩展了GitHub的实用性，是开发人员工具箱中的一个有益补充。
recommend-type

管理建模和仿真的文件

管理Boualem Benatallah引用此版本：布阿利姆·贝纳塔拉。管理建模和仿真。约瑟夫-傅立叶大学-格勒诺布尔第一大学，1996年。法语。NNT：电话：00345357HAL ID：电话：00345357https://theses.hal.science/tel-003453572008年12月9日提交HAL是一个多学科的开放存取档案馆，用于存放和传播科学研究论文，无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构，也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaire
recommend-type

【OPPO手机故障诊断专家】：工程指令快速定位与解决

![【OPPO手机故障诊断专家】：工程指令快速定位与解决](https://www.consumerelectronicstestdevelopment.com/media/2hlomnxy/oppo.jpg?anchor=center&mode=crop&width=1002&height=564&bgcolor=White&rnd=132773815380200000) # 摘要 本文综述了OPPO手机故障诊断的技术细节，涵盖了工程指令的基础理论、实践应用、高级技巧以及未来发展方向。首先介绍了工程指令的定义、分类、执行环境及其与手机系统交互的重要性。随后，深入探讨了工程指令在初步故障诊断
recommend-type

求[100，900]之间相差为12的素数对（注：要求素数对的两个素数均在该范围内）的个数

求解 [100, 900] 范围内相差为 12 的素数对，首先我们需要确定哪些数在这个区间内是素数。然后筛选出它们成对出现且差值为 12 的情况。 1. 确定素数范围内的素数：我们可以编写一个简单的程序来检查每个数字是否为素数，如果数字大于 1，并且除 2 到其平方根之间的所有整数都不能整除它，那么这个数字就是素数。 2. 遍历并寻找符合条件的素数对：从较大的素数开始向下遍历，找到的第一个素数作为“较大”素数，然后查看比它小 12 的下一个数，如果这个数也是素数，则找到了一对符合条件的素数。 3. 统计素数对的数量：统计在给定范围内找到的这种差距为 12 的素数对的数量。 由于计算素数
recommend-type

Android IPTV项目：直播频道的实时流媒体实现

资源摘要信息:"IPTV:直播IPTV的Android项目是一个基于Android平台的实时流式传输应用。该项目允许用户从M3U8或M3U格式的链接或文件中获取频道信息，并将这些频道以网格或列表的形式展示。用户可以在应用内选择并播放指定的频道。该项目的频道列表是从一个预设的列表中加载的，并且通过解析M3U或M3U8格式的文件来显示频道信息。开发者还计划未来更新中加入Exo播放器以及电子节目单功能，以增强用户体验。此项目使用了多种技术栈，包括Java、Kotlin以及Kotlin Android扩展。" 知识点详细说明: 1. IPTV技术: IPTV（Internet Protocol Television）即通过互联网协议提供的电视服务。它与传统的模拟或数字电视信号传输方式不同，IPTV通过互联网将电视内容以数据包的形式发送给用户。这种服务使得用户可以按需观看电视节目，包括直播频道、视频点播（VOD）、时移电视（Time-shifted TV）等。 2. Android开发: 该项目是针对Android平台的应用程序开发，涉及到使用Android SDK（软件开发工具包）进行应用设计和功能实现。Android应用开发通常使用Java或Kotlin语言，而本项目还特别使用了Kotlin Android扩展（Kotlin-Android）来优化开发流程。 3. 实时流式传输: 实时流式传输是指媒体内容以连续的流形式进行传输的技术。在IPTV应用中，实时流式传输保证了用户能够及时获得频道内容。该项目可能使用了HTTP、RTSP或其他流媒体协议来实现视频流的实时传输。 4. M3U/M3U8文件格式: M3U（Moving Picture Experts Group Audio Layer 3 Uniform Resource Locator）是一种常用于保存播放列表的文件格式。M3U8则是M3U格式的扩展版本，支持UTF-8编码，常用于苹果设备。在本项目中，M3U/M3U8文件被用来存储IPTV频道信息，如频道名称、视频流URL等。 5. Exo播放器: ExoPlayer是谷歌官方提供的一个开源视频播放器，专为Android优化。它支持多种特性，如自定义字幕、HDR视频播放、无缝直播等。ExoPlayer通常用于处理IPTV应用中的视频流媒体播放需求。 6. 电子节目单（EPG）: 电子节目单是IPTV应用中一项重要功能，它为用户提供频道的节目指南，包括当前播放的节目以及未来节目的安排。电子节目单一般以网格或列表形式展示，方便用户浏览和搜索节目信息。 7. 开源贡献文化: 该项目提到了欢迎贡献者，表明这是一个开源项目。在开源文化中，开发者社区鼓励用户、开发者贡献代码来改进项目，这是一个共享知识、共同进步的过程。参与者通过贡献代码、报告问题或提供文档帮助等方式参与项目。 8. Kotlin编程语言: Kotlin是一种运行在Java虚拟机上的静态类型编程语言，它与Java完全兼容并可以无缝集成Java代码。Kotlin以其简洁、安全和富有表现力的特点被越来越多的Android开发者采用。在本项目中，使用Kotlin可以简化代码结构，提高开发效率和应用性能。 总结而言，本项目是一个面向Android平台的实时流媒体IPTV应用开发项目，它整合了实时流式传输、M3U/M3U8文件解析、Exo播放器使用、电子节目单功能等关键技术点，并在开源社区中寻求贡献者的参与。通过本项目，开发者可以深入了解如何在Android平台上实现IPTV服务，并学习到使用Kotlin和Java等编程语言进行Android应用开发的相关知识。