python 选取单列并重新排序

可以使用 pandas 库读取数据并选取单列，然后使用 sort_values() 方法重新排序。下面是示例代码：

import pandas as pd

# 读取数据
data = pd.read_csv('data.csv')

# 选取单列并重新排序
sorted_data = data['column_name'].sort_values()

# 输出结果
print(sorted_data)

其中，`'data.csv'` 为数据文件路径，`'column_name'` 为要选取的列名。如果要按照降序排序，只需要在 sort_values() 方法中加入参数 `ascending=False`。

相关问题

python 选取单列并重新排列索引

如果你想要选取一个 DataFrame 中的单列并重新排列索引，可以使用以下代码：

import pandas as pd

# 创建一个 DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]})

# 选取单列并重新排列索引
new_df = df['B'].reset_index(drop=True)

print(new_df)

输出结果为：

0    4
1    5
2    6
Name: B, dtype: int64

在这个例子中，我们首先创建了一个 DataFrame，然后选取了其中的一列 `B` 并重新排列了索引。使用 `reset_index()` 方法可以将原来的索引列重置为新的默认整数索引。使用 `drop=True` 参数可以去除原来的索引列。最后我们将新的 DataFrame 打印出来。

python 将数据索引重新排列

可以使用 `numpy` 库来重新排列数据索引。假设有一个一维数组 `a`，需要将其索引重新排列为随机顺序，可以使用以下代码：

import numpy as np

a = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
new_idx = np.random.permutation(len(a))
a = a[new_idx]

其中，`np.random.permutation(len(a))` 生成了一个长度为 `len(a)` 的随机排列，然后将其作为索引重新排序原始数组 `a`。