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轻松重新排序 Pandas 列: 初学者指南

轻松重新排序 Pandas 列: 初学者指南

MoeNagy Dev

重新排序 Pandas 列的重要性

在 Pandas DataFrames 中重新排序列是数据分析师和研究人员的一项基本技能。它可以增强数据分析和可视化,提高数据集的可读性和组织性,并使数据与特定用例保持一致。

通过重新排列列的顺序,您可以:

  • 通过将相关列组合在一起来增强数据分析和可视化,从而更容易理解和解释数据。
  • 提高数据集的可读性和组织性,使导航和理解数据结构更加简单。
  • 使数据与特定用例保持一致,例如为机器学习模型准备数据或创建定制报告。

了解 Pandas DataFrames 中的列顺序

在 Pandas 中,DataFrame 中列的顺序由创建或添加列的顺序决定。当您创建一个新的 DataFrame 时,列通常按照创建过程中提供的顺序排列。

您可以使用 columns 属性访问 DataFrame 的列顺序:

import pandas as pd
 
# 创建一个示例 DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]})
 
# 显示列顺序
print(df.columns)
# 输出: Index(['A', 'B', 'C'], dtype='object')

使用内置方法重新排序列

Pandas 提供了几种内置方法来重新排序 DataFrame 中的列。

df.reindex(columns=new_order)

reindex() 方法允许您通过在 columns 参数中指定新的顺序来重新排序列。此方法保留列的原始数据类型。

# 重新排序列
new_order = ['C', 'A', 'B']
df_reordered = df.reindex(columns=new_order)
print(df_reordered)
#    C  A  B
# 0  7  1  4
# 1  8  2  5
# 2  9  3  6

重新排序列

new_order = ['C', 'A', 'B'] df_reordered = df.reindex(columns=new_order) print(df_reordered)

C A B

0 7 1 4

1 8 2 5

2 9 3 6

如果指定了一个在原始 DataFrame 中不存在的列,reindex() 将添加一个新列,并用 NaN 值填充。

df[new_order]

您也可以通过使用方括号中的列名来选择列,从而重新排序列。

# 重新排序列
new_order = ['C', 'A', 'B']
df_reordered = df[new_order]
print(df_reordered)
#    C  A  B
# 0  7  1  4
# 1  8  2  5
# 2  9  3  6

这种方法比使用 reindex() 更简洁,但不能处理新顺序中缺失的列。

高级重排技术

根据列名重排

您可以根据列名对列进行重排,可以按字母顺序排序,也可以按特定顺序排序。

# 按字母顺序重排列
df_alphabetical = df[sorted(df.columns)]
print(df_alphabetical)
#    A  B  C
# 0  1  4  7
# 1  2  5  8
# 2  3  6  9
 
# 按特定顺序重排列
specific_order = ['B', 'C', 'A']
df_specific_order = df[specific_order]
print(df_specific_order)
#    B  C  A
# 0  4  7  1
# 1  5  8  2
# 2  6  9  3

根据列数据类型重排

您可以根据列的数据类型对列进行分组,并重新排列数据类型的顺序。

# 根据数据类型重排列
df_by_dtype = df.reindex(sorted(df.columns, key=lambda x: (df[x].dtype, x)), axis=1)
print(df_by_dtype)
#    A  B  C
# 0  1  4  7
# 1  2  5  8
# 2  3  6  9

在这个例子中,列首先根据数据类型排序,然后根据列名排序(作为次要排序标准)。

根据列统计信息重排

您可以根据特定的统计信息,如最小值、最大值或平均值,对列进行重排。

# 根据最小值重排列
df_by_min = df.reindex(df.min().sort_values().index, axis=1)
print(df_by_min)
#    A  B.

0 1 4 7

1 2 5 8

2 3 6 9


在这个例子中,列是根据每列的最小值(由 `df.min().sort_values().index` 确定)重新排序的。

## 基于条件的列重排

您可以根据特定条件重新排列列,例如选择包含特定模式的列或排除满足某些条件的列。

```python
# 重排包含字母 'A' 的列
df_with_A = df[df.columns[df.columns.str.contains('A')]]
print(df_with_A)
#    A
# 0  1
# 1  2
# 2  3

# 重排不包含字母 'A' 的列
df_without_A = df[df.columns[~df.columns.str.contains('A')]]
print(df_without_A)
#    B  C
# 0  4  7
# 1  5  8
# 2  6  9

您可以将条件重排与内置的重排方法(如 reindex() 或方括号列选择)结合使用。

保留原始列顺序

如果您需要将列顺序重置为初始状态,可以使用 reindex() 方法并传入原始列顺序。

# 将列顺序重置为原始状态
df_original_order = df.reindex(df.columns, axis=1)
print(df_original_order)
#    A  B  C
# 0  1  4  7
# 1  2  5  8
# 2  3  6  9

这样可以确保列顺序恢复到初始状态,即使在数据处理过程中顺序发生了变化。

重排多级列

Pandas 还支持多级列结构,每列都有一个层次化的标题。您可以将上述重排技术应用于多级列结构的各个层级。

# 创建一个包含多级列的 DataFrame
df_multilevel = pd.DataFrame({
    ('level1', 'A'): [1, 2, 3],
    ('level1', 'B'): [4, 5, 6],
    ('level2', 'C'): [7, 8, 9]
})
 
# 根据第一级别重排列
df_reordered_multilevel = df_multilevel[sorted(df_multilevel.columns.get_level_values(0))]
print(df_reordered_multilevel)
#    (level1, A)  (level1, B)  (level2.
```# 0           1           4            7
# 1           2           5            8
# 2           3           6            9
 

在这个例子中,列是根据多级列结构的第一级进行重新排序的。

条件语句

Python 中的条件语句允许您根据某些条件执行不同的代码块。最常见的条件语句是 ifelifelse

age = 25
if age >= 18:
    print("你是成年人。")
else:
    print("你是未成年人。")

在这个例子中,如果 age 变量大于或等于 18,则执行 if 语句下的代码块。否则,执行 else 语句下的代码块。

您也可以使用 elif 语句来检查多个条件:

score = 85
if score >= 90:
    print("你获得了 A 。")
elif score >= 80:
    print("你获得了 B 。")
elif score >= 70:
    print("你获得了 C 。")
else:
    print("你不及格了。")

循环

Python 中的循环允许您重复执行一个代码块。最常见的两种循环类型是 forwhile

For 循环

for 循环用于遍历一个序列(如列表、元组或字符串)。

fruits = ["苹果", "香蕉", "樱桃"]
for fruit in fruits:
    print(fruit)

这将输出:

苹果
香蕉
樱桃

您也可以使用 range() 函数创建一个数字序列来遍历:

for i in range(5):
    print(i)

这将输出:

0
1
2
3
4

While 循环

while 循环用于只要某个条件为真就执行一个代码块。

count = 0
while count < 5:
    print(count)
    count += 1

这将输出:

0
1
2
3
4

函数

Python 中的函数是可重复使用的代码块,执行特定的任务。它们可以接受参数并返回值。

def greet(name):
    print(f"你好, {name}!")
 
greet("Alice")
greet("Bob")

这将输出:

你好, Alice!
你好, Bob!
```这将输出:

Hello, Alice! Hello, Bob!


您也可以定义带有默认参数和可变长度参数的函数:

```python
def calculate_area(length, width, height=None):
    # 如果提供了高度参数
    if height:
        return length * width * height
    # 否则
    else:
        return length * width

print(calculate_area(5, 3))       # 输出: 15
print(calculate_area(4, 2, 6))    # 输出: 48

模块和包

Python 的标准库提供了广泛的内置模块,您也可以创建自己的模块和包。

import math
print(math.pi)    # 输出: 3.141592653589793

您也可以从模块中导入特定的函数或属性:

from math import sqrt
print(sqrt(16))   # 输出: 4.0

包是模块的集合,它们有助于将您的代码组织成层次结构。

my_package/
    __init__.py
    module1.py
    module2.py
    subpackage/
        __init__.py
        module3.py

异常处理

Python 的异常处理机制允许您处理代码中的错误和意外情况。

try:
    result = 10 / 0
except ZeroDivisionError:
    print("错误: 除数为零。")

您也可以使用 except 块来处理多种异常类型,并包含可选的 elsefinally 块。

try:
    num = int(input("输入一个数字: "))
    print(10 / num)
except ValueError:
    print("错误: 无效的输入。请输入一个数字。")
except ZeroDivisionError:
    print("错误: 除数为零。")
else:
    print("操作成功。")
finally:
    print("这个块将始终执行。")

文件 I/O

Python 提供了内置函数,用于读取和写入文件。

# 写入文件
with open("example.txt", "w") as file:
    file.write("Hello, world!")
 
# 读取文件
with open("example.txt", "r") as file:
    content = file.read()
    print(content)  # 输出: Hello, world!

with 语句。确保在操作完成后文件正确关闭。

面向对象编程 (OOP)

Python 支持面向对象编程,允许您创建自定义类和对象。

class Car:
    # 初始化方法,用于设置对象属性
    def __init__(self, make, model, year):
        self.make = make
        self.model = model
        self.year = year
 
    # 定义一个启动方法
    def start(self):
        print(f"The {self.year} {self.make} {self.model} is starting.")
 
# 创建一个 Car 对象
my_car = Car("Toyota", "Camry", 2020)
# 调用 start 方法
my_car.start()  # 输出: The 2020 Toyota Camry is starting.

在这个例子中,我们定义了一个 Car 类,其中包含一个 __init__ 方法来初始化对象的属性,以及一个 start 方法来执行一个操作。

结论

在本教程中,我们涵盖了广泛的 Python 概念,包括条件语句、循环、函数、模块和包、异常处理、文件 I/O 和面向对象编程。这些主题对于构建强大和高效的 Python 应用程序至关重要。请记得练习和实验提供的代码示例,以巩固对这些概念的理解。祝你编码愉快!

MoeNagy Dev.