036—pandas 按行将列名根据值由大到小排序

2024-03-25 15:04

本文主要是介绍036—pandas 按行将列名根据值由大到小排序,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

前言

数据处理中,按行排列的列名可以提供更直观的数据探索和分析方式。
你可以逐行查看列名,了解每列的含义和特征,有助于更好地理解数据集的结构和内容。

需求:

  • 需要增加一列「分布方式」,每行的值是本行基金名称对应列名及数量,顺序按照值大小,值为 0 的不显示

思路:

  • 先用 apply() 按行,将构成每行 Series 转为字典,这时字典的键为列名,值为数值。
  • 接着用列表推导式过滤值为 0 的项,得到一个列表。
  • 再用 join() 方法用顿号 、 将列表的所有项连接起来。
  • 最后将得到的结果指定为一个列。

使用步骤

读入数据

代码如下(示例):

mport io
import pandas as pddata = '''
基金名称 电子 传媒 计算机基金A  1  6   7基金B  0  3   8基金C  7  0   9'''df = pd.read_csv(io.StringIO(data), delim_whitespace=True) #通过指定delim_whitespace=True参数来指示使用空格作为分隔符
df

在这里插入图片描述

# 代码:
# 先设置基金名称为索引,这时基金名称就不参加行的计算,仅值进行计算。
# 用 apply() 按行将每行 Series 进行排序,最后转为字典:
(df.set_index('基金名称').apply(lambda x: x.sort_values(ascending=False).to_dict(), axis=1) #对每个基金的投资分布按照降序排序,并转换成字典的形式
)

在这里插入图片描述

# 通过列表推导式,将值为 0 的过滤,得到列表:
(df.set_index('基金名称').apply(lambda x: x.sort_values(ascending=False).to_dict(), axis=1).map(lambda x: [f'{k}({v})' for k,v in x.items() if v>0])
)

在这里插入图片描述

# 用中文顿号连接列表的项:
# 使用map()函数将每个Series对象中的字符串用'、'连接起来,形成一个新的字符串
col = (df.set_index('基金名称').apply(lambda x: x.sort_values(ascending=False).to_dict(), axis=1).map(lambda x: [f'{k}({v})' for k,v in x.items() if v>0]).map('、'.join)
)
col

在这里插入图片描述

# 将得到的列值指定到数据中:
df.assign(行业分布=col.array) # col.array表示将列数据以数组的形式添加到DataFrame对象中

在这里插入图片描述

总结

以上就是今天要讲的内容,本文仅仅简单介绍了pandas的使用,而pandas提供了大量能使我们快速便捷地处理数据的函数和方法。

这篇关于036—pandas 按行将列名根据值由大到小排序的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



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