dataframe.column的作用
时间: 2023-05-17 07:05:11 浏览: 43
dataframe.column的作用是用于获取数据框中指定列的数据。它可以通过列名或列索引来获取数据。例如,如果我们有一个名为df的数据框,想要获取其中名为"age"的列,可以使用df.column["age"]或df.column[0]来获取该列的数据。
相关问题
dataframe.iloc
`dataframe.iloc` 是 pandas 库中的一个用于按照位置选择数据的方法。它的全称是 "integer location based indexing",即基于整数位置的索引。
`dataframe.iloc` 的语法为:`dataframe.iloc[row_index, column_index]`。其中,`row_index` 和 `column_index` 都可以是整数、整数列表或整数切片。
例如,假设有以下数据框:
```
import pandas as pd
data = {
'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David', 'Emily'],
'age': [25, 32, 18, 47, 22],
'gender': ['F', 'M', 'M', 'M', 'F']
}
df = pd.DataFrame(data)
```
则可以使用 `dataframe.iloc` 来选择特定行或列的数据:
```
# 选择第一行
df.iloc[0]
# 选择第一列
df.iloc[:, 0]
# 选择第二行第三列的数据
df.iloc[1, 2]
# 选择第一行和第三行,第二列和第三列的数据
df.iloc[[0, 2], 1:3]
```
需要注意的是,`dataframe.iloc` 中的 row_index 和 column_index 都是基于 0 开始的整数位置。同时,`dataframe.iloc` 是基于位置选择数据的方法,不支持使用标签进行选择。如果需要使用标签进行选择,可以使用 `dataframe.loc` 方法。
dataframe.sort
根据引用中提到的help(DataFrame.sort_values),可以看出在Python 3.7中,sort_values()方法的参数应该是无需指定column参数的。然而,在引用中的例子中,sort_values()方法却报错显示出现了一个不期望的关键字参数'column'。这可能是因为在这个例子中,sort_values()方法被错误地使用了column参数。
为了解决这个问题,您可以将sort_values()方法的参数改为正确的方式,即不需要指定column参数。这样应该就可以成功地对DataFrame进行排序了。
另外,根据引用中提到的DataFrame.groupby()方法的参数介绍,该方法并不适用于对DataFrame进行排序。因此,在解决排序问题时,您不需要使用groupby方法。
综上所述,您可以尝试使用以下代码对DataFrame进行排序:
marks.sort_values(ascending=False)
这应该可以解决您遇到的问题。