data=e1.sort_values(by= 'Score ',ascending=False)

时间: 2024-02-01 18:02:45 浏览: 106
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sort_values

这是一个针对 pandas DataFrame 的操作，对名为 e1 的 DataFrame 按照 "Score " 这一列进行降序排列，并将结果保存到名为 data 的变量中。其中 "Score " 是列名，ascending=False 表示降序排列。需要注意的是，列名中的空格可能会导致错误，建议将其去除或用下划线替代。
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Pandas之排序函数sort_values()的实现

df.sort_values(by=['col1'], ascending=False, inplace=True, na_position='first') print(df) 输出结果为： col1 col2 col3 3 NaN 8 4 4 D 7 2 5 C 7 8 2 B 9 9 1 A 1 1 0 A 2 0 5. *...

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

第四行代码根据“毕（结）业生数”列对df进行降序排列，并将结果存储在名为data的数据框中，然后打印了data中前10行。第五行代码使用describe函数打印了data的统计信息。第六行代码计算了data中“#女.1”列与“招生...

Genre_data_NA = data.pivot_table(index = ['Genre',],values='NA_Sales',aggfunc=np.sum).sort_values('NA_Sales',ascending=False) Genre_data_EU =data.pivot_table(index = ['Genre',],values='EU_Sales',aggfunc=np.sum).sort_values('EU_Sales',ascending=False) Genre_data_JP = data.pivot_table(index = ['Genre',],values='JP_Sales',aggfunc=np.sum).sort_values('JP_Sales',ascending=False) Genre_data_Other =data.pivot_table(index = ['Genre',],values='Other_Sales',aggfunc=np.sum).sort_values('Other_Sales',ascending=False) Genre_data_NA # Genre_data_DF = pd.concat([Genre_data_NA,Genre_data_EU,Genre_data_JP,Genre_data_Other],axis = 1) data=Genre_data_NA Genre_name = data._stat_axis.values.tolist() # explodes=[0.1,0.1,0.1,0.1] plt.figure(figsize=(10,10)) plt.subplot(2,2,1) plt.pie(x=Genre_data_NA,labels=Genre_name,autopct="%0.1f%%",shadow=True) plt.title("北美地区的不同类型游戏销售额") plt.subplot(2,2,2) plt.pie(x=Genre_data_EU,labels=Genre_name,autopct="%0.1f%%",shadow=True) plt.title("欧洲地区的不同类型游戏销售额") plt.subplot(2,2,3) plt.pie(x=Genre_data_JP,labels=Genre_name,autopct="%0.1f%%",shadow=True) plt.title("日本地区的不同类型游戏销售额") plt.subplot(2,2,4) plt.pie(x=Genre_data_Other,labels=Genre_name,autopct="%0.1f%%",shadow=True) plt.title("其它地区的不同类型游戏销售额") plt.show()

然后，通过 data._stat_axis.values.tolist() 获取游戏类型的名称，并存储在变量 Genre_name 中。 接下来，使用 plt.figure(figsize=(10,10)) 创建一个大小为 10x10 的图表。 然后，使用 plt.subplot(2,2,1...

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

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。 然后，使用isnull()函数判断data中每个元素是否为缺失值，将结果存储在名为missing的Series...

os.chdir("d://lhfx") data = pd.read_csv('tmdbmovies.csv') # 处理缺失值和类别变量 data = data.dropna() data = data.drop(['homepage','keywords'], axis=1) data = pd.get_dummies(data, columns=['genres', 'original_language']) # 划分自变量和因变量 X = data.drop(['revenue'], axis=1) y = data['revenue'] # 使用F检验进行特征选择 selector = SelectKBest(score_func=f_regression, k=5) selector.fit(X, y) # 打印得分排名前五的特征 scores = pd.DataFrame({'feature': X.columns, 'score': selector.scores_}) scores = scores.sort_values(by='score', ascending=False) print(scores.head()) 怎么修改才能不报错 could not convert string to float: 'Avatar'

这个错误可能是因为你的数据集中包含了字符串类型的变量，而这些变量无法被 F 检验使用。你需要将这些字符串类型的变量进行编码后才能使用。 一种常用的编码方法是独热编码（One-Hot Encoding），即将每个字符串...

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 ...

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()

接下来，通过 data.groupby('Platform')['Global_Sales'].sum().sort_values(ascending=False) 对平台进行分组并计算全球销售额总和，再按降序排序，结果存储在变量 Plat_Global_Sales 中。 最后，通过 data....

import sys sys.path.append('../TOOLS') from CIKM_TOOLS import * data_folder = '../../data/' cnn = pd.read_csv(data_folder + 'result_cnn.csv') nn = pd.read_csv(data_folder + 'result_nn.csv') gbdt = pd.read_csv(data_folder + 'result_gbdt.csv') result_full = 0.8*cnn+ 0.1*gbdt + 0.1*nn nnpatch = pd.read_csv(data_folder + 'result_nnpatch.csv') gbdtpatch = pd.read_csv(data_folder + 'result_gbdtpatch.csv') result_patch = 0.8*nnpatch + 0.2*gbdtpatch result = pd.concat([result_full,result_patch]) result = result.sort_values(by = 'PIC_IND' , ascending = [1]) submit0 = pd.DataFrame({'PIC_IND':np.arange(1,2001)}) submit0 = pd.merge(submit0,result, how = 'left' , on = 'PIC_IND') submit0 = submit0.fillna(method = 'ffill') submit0 = submit0.sort_values(by = ['PIC_IND'],ascending = [1]) submit0['value'].to_csv(data_folder + 'submit.csv', header = False , index = False) #submit0['value'].to_csv('../submit_official/' + 'submit.csv', header = False , index = False) print(submit0.mean())

这段代码的作用是读取多个CSV文件（包括"cnn.csv"、 "nn.csv"、 "gbdt.csv"、 "nnpatch.csv"和"gbdtpatch.csv"），将它们的内容组合成一个新的数据框架"result_full"和"result_patch"，并将它们合并成一个名为...

df = data.sort_values(by="data",ascending=True)

更具体地说，sort_values 方法中的 by 参数指定按照哪一列排序，ascending 参数指定是否升序排列。在这行代码中，ascending=True 表示升序排列。 排序结果会返回一个新的 DataFrame，原来的 data ...

if i!=8: y2 = sales_by_category_product.loc[i] y2 = y2.sort_values(ascending=False)

- 从DataFrame对象sales_by_category_product中选择索引为i的行，并将其赋值给变量y2。注意，此时y2是一个Series对象，其索引为'产品id'，对应的值为该'品类id'下不同'产品id'的销售数量总和。 - 对y2进行降序排序，...

import pandas as pd inputfile1 = 'data/GoodsOrder.csv' inputfile2 = 'data/GoodsTypes.csv' # 读入数据 data = pd.read_csv(inputfile1,encoding = 'gbk') types = pd.read_csv(inputfile2,encoding = 'gbk') group = data.groupby(['Goods']).count().reset_index() group_sorted = group.sort_values('id',ascending = False).reset_index() # 总量 data_nums = data.shape[0] del group_sorted['index'] group_sorted.head()标记注释

其中，使用了pandas库的read_csv函数读取数据文件，使用groupby函数对商品进行分类汇总，使用count函数统计每个商品的销量，使用sort_values函数对结果按照销量进行排序，使用reset_index函数重新设置索引，并计算了...

sort = group.sort_values('id',ascending = False).reset_index()的意思

具体来说，sort_values() 方法根据指定列的值对 DataFrame 进行排序，'id' 是指定的列名，ascending=False 表示按照降序排列；reset_index() 方法将重新设置 DataFrame 的索引，使得新的 DataFrame 的索引从 0 开始...

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'，...

# 销量排行前10商品的销量及其占比 import pandas as pd # 输入的数据文件 inputfile = 'data/GoodsOrder.csv' # 读取数据 data = pd.read_csv(inputfile,encoding = 'gbk') # 对商品进行分类汇总 group = data.groupby(['Goods']).count().reset_index() # 排序并查看前10位热销商品 group_sorted=group.sort_values('id',ascending=False) group_sorted[:10]标记注释

其中，使用了pandas库的read_csv函数读取数据文件，使用groupby函数对商品进行分类汇总，使用count函数统计每个商品的销量，使用reset_index函数将结果重新设置索引，使用sort_values函数对结果按照销量进行排序，...
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