#setting index data = df.sort_index(ascending=True, axis=0) new_data = data[['trade_date', 'close']] new_data.index = new_data['trade_date'] new_data = new_data.drop('trade_date', axis=1).copy() #new_data.drop('trade_date', axis=1, inplace=True) new_data.head()仔细解读每行代码
时间: 2024-01-18 22:05:17 浏览: 23
好的,我来帮你解读每行代码:
1. `data = df.sort_index(ascending=True, axis=0)`:这一行代码是将原始数据按照索引(即时间)排序,且按照升序排列。
2. `new_data = data[['trade_date', 'close']]`:这一行代码是将排序后的数据中的"trade_date"和"close"这两列提取出来,赋值给一个新的DataFrame对象new_data。
3. `new_data.index = new_data['trade_date']`:这一行代码是将new_data的索引设置为"trade_date"列的值,即将时间作为索引。
4. `new_data = new_data.drop('trade_date', axis=1).copy()`:这一行代码是将"trade_date"这一列删除,因为已经将其作为索引,再保留这一列就会出现重复。同时,由于.drop()方法默认是不对原DataFrame进行修改的,因此这里使用.copy()方法来创建一个新的DataFrame对象,从而避免对原数据的影响。
5. `new_data.head()`:这一行代码是输出新的DataFrame对象new_data的前5行数据,以供查看。
相关问题
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()
正确答案是 B. 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 `ascending` 设置为 `False`,而不是 `True`。因此,选项 B 中的代码是错误的。
正确的选项是 A、C 和 D,它们可以按照升序对 df 的标签进行排序。其中:
- A. Sorted_df = df.sort_values() 可以按照升序对 df 进行排序,返回一个新的按标签排序后的 Series;
- C. sorted_df = df.sort_values(ascending=True) 和 A 的效果相同,可以按照升序对 df 进行排序;
- D. sorted_df = df.reindex() 可以对 df 进行重新索引,如果不指定索引顺序,则会按照升序对标签进行排序。
data = data.sort_index()倒序
如果你想要将一个 pandas DataFrame 或 Series 对象按照索引降序排列,可以使用 `sort_index` 方法,并将参数 `ascending` 设置为 `False`。示例代码如下:
``` python
import pandas as pd
# 假设你有一个名为 data 的 DataFrame 或 Series 对象
data = data.sort_index(ascending=False)
```
在这个示例中,我们调用了 `sort_index` 方法,将参数 `ascending` 设置为 `False`,从而将索引按照降序排列。这样就可以得到一个索引为降序的 DataFrame 或 Series 对象。