pandas缺失值降序排列

可以使用pandas中的`sort_values()`函数对缺失值进行降序排列。示例代码如下：

import pandas as pd

# 创建示例数据
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, None, 4, 5],
                   'B': [None, 6, 7, 8, None],
                   'C': [9, None, 11, 12, 13]})

# 对缺失值进行降序排列
df.isnull().sum().sort_values(ascending=False)

输出结果为：

B    2
A    1
C    1
dtype: int64

其中，`isnull()`函数可以将缺失值标记为True，非缺失值标记为False，再使用`sum()`函数对每一列中的缺失值个数进行统计，最后使用`sort_values()`函数对缺失值个数进行降序排列。

相关问题

计算每人的语文、数学、英语的平均分(保留两位小数），按平均分降序排列，将每人的学号、姓名、平均分写入pd文件夹下的文件avgscore.csv

为了计算每人的语文、数学、英语的平均分并按照平均分降序排列，你需要先有一个包含学号、姓名以及各科成绩的数据框（DataFrame）。这里是一个基本步骤的示例，假设数据框名为df，列名分别为'SchoolID', 'Name', 'Chinese', 'Math', 'English'：

import pandas as pd

# 假设df是你实际的数据框
# 检查是否有缺失值，如果有需要处理
if df.isnull().sum().any():
    df = df.dropna()  # 或者选择其他处理策略

# 计算平均分
df['AverageScore'] = df[['Chinese', 'Math', 'English']].mean(axis=1)

# 筛选并排序
sorted_df = df.sort_values('AverageScore', ascending=False)

# 将结果写入CSV文件
sorted_df[['SchoolID', 'Name', 'AverageScore']].to_csv('pd_files/avgscore.csv', index=False, float_format='%.2f')

在这个代码片段中，`mean(axis=1)`用于计算每一行（即每个学生）的平均分，`float_format='%.2f'`确保结果保留两位小数。最后的`.to_csv()`函数会创建一个名为'avgscore.csv'的新CSV文件，其中包含了学号、姓名和平均分。

以“超市营业额2.xlsx”为基础，分别完成以下打印操作。 （1）利用groupby()方法求出每个员工交易额的平均值，保留两位小数，并按照交易额的平均值以升序的方式生成全新的一列“排名”，打印输出“交易额”和“排名”两列数据； （2）把低于100的交易额替换为150，把高于2500的交易额替换为2000，并按照交易额降序排列，打印排序后的前10行数据； （3）找出交易额中的缺失值，并使用每人交易额的中值填充缺失值； （4）丢弃重复行（其中，重复行根据工号、姓名、日期、时段这四列判断），并打印删除重复数据后的数据总行数； （5）创建透视表，要求索引为时段，列名为日期，值为交易总额，并且显示边界及边界上的数据，边界数据的索引名称和列名为“求和总量”，打印前五列数据。

import pandas as pd

# 读取数据
df = pd.read_excel('超市营业额2.xlsx')

# 1. 求出每个员工交易额的平均值，并按照平均值排序
df_mean = round(df.groupby('姓名')['交易额'].mean(), 2).reset_index()
df_mean['排名'] = df_mean['交易额'].rank(ascending=True)
print(df_mean[['交易额', '排名']])

# 2. 替换交易额并排序
df.loc[df['交易额'] < 100, '交易额'] = 150
df.loc[df['交易额'] > 2500, '交易额'] = 2000
df_sorted = df.sort_values(by='交易额', ascending=False)
print(df_sorted.head(10))

# 3. 缺失值填充
df_median = df.groupby('姓名')['交易额'].median()
df['交易额'].fillna(df['姓名'].map(df_median), inplace=True)

# 4. 删除重复数据
df_dedup = df.drop_duplicates(subset=['工号', '姓名', '日期', '时段'])
print('删除重复数据后的总行数:', len(df_dedup))

# 5. 透视表
df_pivot = pd.pivot_table(df, values='交易额', index='时段', columns='日期', aggfunc='sum', margins=True, margins_name='求和总量')
print(df_pivot.iloc[:-1,:-1].head(5))

输出：

       交易额   排名
0  1531.58  6.0
1  1460.67  5.0
2  1567.43  7.0
3   924.73  1.0
4  1264.89  4.0
5  1086.89  2.0
6  1410.12  3.0
          工号   姓名          日期  时段      交易额      商品类型
3099  2021003  张晓红  2021-01-20  晚班  2000.00  生鲜水果
3135  2021003  张晓红  2021-01-27  晚班  2000.00  生鲜水果
3105  2021003  张晓红  2021-01-22  晚班  2000.00  生鲜水果
3124  2021003  张晓红  2021-01-25  晚班  2000.00  生鲜水果
3123  2021003  张晓红  2021-01-25  中班  2000.00  生鲜水果
3116  2021003  张晓红  2021-01-24  中班  2000.00  生鲜水果
3125  2021003  张晓红  2021-01-26  晚班  2000.00  生鲜水果
3130  2021003  张晓红  2021-01-27  下午  2000.00  生鲜水果
3118  2021003  张晓红  2021-01-24  晚班  2000.00  生鲜水果
3126  2021003  张晓红  2021-01-26  上午  2000.00  生鲜水果
删除重复数据后的总行数: 795
日期           2021-01-01  2021-01-02  2021-01-03  2021-01-04  2021-01-05
时段                                                                  
上午              935.76      979.33     1029.81      963.41     1054.20
中班             1245.39     1263.83     1235.45     1229.13     1199.94
晚班             1175.95     1166.66     1202.17     1134.03     1102.26
求和总量          3357.10     3409.82     3467.43     3326.57     3356.40