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转自: pythonic生物人 Pandas 展示 请看下表: 它描述了一个在线商店的不同产品线,共有四种不同的产品。与前面的例子不同,它可以用NumPy数组或Pandas DataFrame表示。但让我们看一下它的一些常见操作。 1. 排序 使用Pandas按列排序更具可读性,如下所示: 这里argsort(a[:,1])计算使a的第二列按升序排序的排列,然后a[…]相应地对a的行重新排序。Pandas可以一步完成。 2.按多列排序 如果我们需要使用weight列来对价格列进行排序,情况会变得更糟。这里有几个例子来说明我们的观点: 在NumPy中,我们先按重量排序,然后再按价格排序。稳定排序算法保证第一次排序的结果不会在第二次排序期间丢失。NumPy还有其他实现方法,但没有一种方法像Pandas那样简单优雅。 3. 添加一列 使用Pandas添加列在语法和架构上要好得多。下面的例子展示了如何操作: Pandas不需要像NumP
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