一分钟实现python中dataframe数据的纬度翻转

原创 已于 2024-02-22 16:55:52 修改 · 347 阅读 · 2 ·
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于 2024-02-21 11:21:25 首次发布

对 df 数据整体 (dataframe格式，纬度信息为其中的index) 进行纬度翻转，仅需一行指令

df = df.iloc[::-1] #.iloc 即对dataframe中的index进行操作
使用Pandas反转Dataframe表格的所有行
m0_47037246的博客
04-24 1268
在这个例子中，我们将使用一个简单的例子来说明如何反转DataFrame表格的所有行。在Pandas中，可以使用iloc函数轻松地实现反转DataFrame表格的所有行。接下来，我们将介绍如何使用Pandas反转数据框架的所有行，并提供相应的源代码。可以使用iloc函数中的[::-1]参数来对DataFrame表格中的所有行进行反转操作。使用Pandas的iloc函数可以轻松地实现DataFrame表格的行反转操作。下面是一个完整的源代码示例，展示了如何使用Pandas反转DataFrame表格的所有行。
新型冠状病毒数据可视化分析
风口IT猪的成长录
07-29 4225
新型冠状病毒数据可视化分析导言学习目标学习内容效果展示代码与数据分享数据分析常用库 Pandas 简介数据可视化库 Seaborn 简介地理可视化库 Folium 简介1. 建立开发环境 导言 如何成为Python数据分析师？ 荀子曰：不积跬步，无以至千里；不积小流，无以成江海。 要成为合格的数据分析师需要多加练习，再牛的数据分析师不练习也会逐渐落伍 孔子曰：工欲善其事，必先利其器。 数据分析工具、可视化工具可以帮助我们快速的进步 主席曰：自己动手，丰衣足食 数据分析看起来很酷，但是学好数据分析不容易。看了
反转dataframe
呆萌的代Ma
12-08 997
参考自：https://stackoverflow.com/questions/20444087/right-way-to-reverse-pandas-dataframe data为dataframe类型 方法1： reverse_data = data.reindex(index=data.index[::-1]) 方法2： reverse_data = data.iloc[::-1]
dataframe数据的反转（reverse）
莲君
01-31 4万+
方法1:data.reindex(index=data.index[::-1]) 方法2:data.iloc[::-1] 举例如下: a=pd.DataFrame({‘gansu’:[2001,2002,2003],‘guangdong’:[2002,2005,2006],‘hunan’:[2003,2009,2010]},index=range(3)) a gansu guangdong...
pandas dataframe类型数据的反转（reverse）
weixin_43741197的博客
07-17 6011
data.iloc[::-1]
14_Pandas.DataFrame行和列的转置
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14_Pandas.DataFrame行和列的转置 如果要交换（转置）pandas.DataFrame的行和列，使用T属性或transpose（）方法。 这两种方法都不会保留原始对象不变，也不会返回交换了行和列（转置）的新对象。请注意，根据每一列的数据类型dtype，将生成视图而不是副本，并且更改原始对象和转置对象之一的值将更改另一个视图。 pandas.DataFrame.T 可以使用T属性获得...
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09-18 1608
1.1.1使用 read()read()方法用于读取文件的所有内容并将其作为一个字符串返回。1.1.2使用 readline()readline()方法用于一次读取文件的一行。1.1.3使用 readlines()方法用于读取文件的所有行，并将它们作为一个字符串列表返回。注意：在使用print函数输出每一行时，我们使用了end=''参数来防止print函数在每一行的末尾再添加一个换行符，因为从文件中读取的每一行已经包含了换行符。
干货：用Python玩转数据可视化，炫酷图表是这样做出来的
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04-04 4458
导读：相比于科学，数据分析更像是一门艺术。创建样式优美的数据可视化是这个艺术中不可缺少的部分。然而，某些人认为优美的，也会有人觉得难以接受。和艺术类似，随着数据分析的快速演变，人们的观念和品味也一直在变化。但是总的来说没有人是绝对正确和错误的。 作为一个数据艺术家以及有经验的Python程序员，我们可以从matplotlib、Seaborn、Bokeh和ggplot这些库里面选择一些来使用。 ...
干货：12个案例教你用Python玩转数据可视化（建议收藏）
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04-03 1万+
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记录学习数据分析入门（1）——泰坦尼克Titanic（超详细！）
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06-23 3004
背景介绍 Titanic数据集是非常适合数据科学和机器学习新手入门练习的数据集。 数据集为1912年泰坦尼克号沉船事件中一些船员的个人信息以及存活状况。这些历史数据已经非分为训练集和测试集，可以根据训练集训练出合适的模型并预测测试集中的存活状况。 ...
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numpy库对多维数组有非常灵巧的处理方式，主要的处理方法有： .reshape(shape) ： 不改变数组元素，返回一个shape形状的数组，原数组不变 .resize(shape) ： 与.reshape()功能一致，但修改原数组 In [22]: a = np.arange(20) #原数组不变 In [23]: a.reshape([4,5]) Out[23]: array([[ 0, 1, 2, 3, 4], [ 5, 6, 7, 8, 9], [10, 11, 12, 13, 14], [15, 16, 17, 18, 19]]) In [24]: a
Pandas高级教程之:Dataframe的重排和旋转
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1 字符串和列表实现方法 (使用切片的方法) 不修改元素原有内容，将输出进行赋值 1 2 3 4 In[34]:s='nihao' In[35]:s1=s[::-1] In[36]:s1 Out[36]:'oahin' 1 2 3 4 In[47]:l Out[47]:...
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data = data.melt(id_vars=['START_TIME', 'name'], var_name='indicator_name', value_name='indicator_value')
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我想简单地反转给定DataFrame的列顺序.我的DataFrame：data = {'year': [2010, 2011, 2012, 2011, 2012, 2010, 2011, 2012],'team': ['Bears', 'Bears', 'Bears', 'Packers', 'Packers', 'Lions', 'Lions', 'Lions'],'wins': [11, 8,...
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根据给定的文件信息，我们可以推断出这个文件集可能与Python编程中的数据处理概念相关，特别是围绕着Pandas库中的DataFrame对象。以下是对标题、描述、标签和压缩包子文件的文件名称列表中的知识点的详细介绍。 ###...
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