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RSS订阅原创 根据某一列或某几列进行降序/升序排序，返回前n行或者后n行
nlargest(n,columns,keep='first') #降序排序nsmallest(n,columns,keep='first') #升序排序n：int类型，表示要返回的行数columns：需要排序的列，如先根据A列进行排序，在根据B列进行排序--->['A','B']keep：默认keep='first'，当有重复值时，返回第一次出现的行；keep='last'，当有重复值时，返回最后一次出现的行；keep='all'，当有重复值时，返回所有的行（可能导致返回的结果大于n行）
2024-03-21 15:42:47
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原创 根据筛选条件对Dataframe或Series数据中的元素进行替换
pandas的where方法只能替换不满足筛选条件的数据，而对符合筛选条件的数据只能保留原数据，使用numpy里面的where方法，既可以替换满足条件的数据，也可以替换不满足条件的数据。df=pd.DataFrame(df_array,columns=['A','B']) #可以批量更换列名columns=df.columns.tolist()mask():与where方法相反，根据条件筛选数据，并替换满足条件的元素。将数组变为dataframe格式。
2024-03-19 11:37:27
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原创 Pandas添加新列
df.insert(0,'A_copy',df['A']) #0为第0列，A_copy为列名，df['A']为插入的值(或者插入列表值[1,2,3,4]列表长度和原数据长度一致）df.insert(0,'test','Hello') #0为第0列，'test'为列名，'Hello'为常量值。df.insert(0,'D',df.pop('D')) #取出D列，将D列插入到第一列。df=df.assign(D=df['A']) #D为列名，插入A列值。
2024-03-18 14:21:54
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空空如也
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