df.groupby() 之后按照特定順序輸出,方便后續(xù)作圖,或者跟其他df對比作圖。
讓客戶滿意是我們工作的目標,不斷超越客戶的期望值來自于我們對這個行業(yè)的熱愛。我們立志把好的技術通過有效、簡單的方式提供給客戶,將通過不懈努力成為客戶在信息化領域值得信任、有價值的長期合作伙伴,公司提供的服務項目有:域名注冊、網(wǎng)絡空間、營銷軟件、網(wǎng)站建設、江蘇網(wǎng)站維護、網(wǎng)站推廣。## 構造 pd.DataFrame patient_id = ['71835318256532', '87791375711', '66979212649388', '46569922967175', '998612492555522', '982293214194', '89981833848', '17912315786975', '4683495482494', '1484143378533', '56866972273357', '7796319285658', '414462476158336', '449519578512573', '61826664459895'] week = ['tuesday', 'tuesday', 'wednesday', 'monday', 'tuesday', 'monday', 'friday', 'tuesday', 'monday', 'friday', 'saturday', 'thursday', 'wednesday', 'thursday', 'wednesday'] d = {'patient_id': patient_id, 'week':week} test = pd.DataFrame(data=d) ## 聚類計數(shù) test.groupby('week')['patient_id'].count() ## output week friday 2 monday 3 saturday 1 thursday 2 tuesday 4 wednesday 3 Name: patient_id, dtype: int64 ## 按照特定順序輸出 ind = ['monday','tuesday','wednesday','thursday','friday','saturday'] test.groupby('week')['patient_id'].count()[ind] ## output week monday 3 tuesday 4 wednesday 3 thursday 2 friday 2 saturday 1 Name: patient_id, dtype: int64
本文題目:pandas按照特定順序輸出的實現(xiàn)代碼-創(chuàng)新互聯(lián)
標題網(wǎng)址:http://muchs.cn/article2/csgjic.html
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