pandas 按照特定顺序输出的实现代码

yipeiwu_com7年前Python基础

df.groupby() 之后按照特定顺序输出,方便后续作图,或者跟其他df对比作图。

## 构造 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)
## 聚类计数
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
## 按照特定顺序输出
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

作图效果如下

test.groupby('week')['patient_id'].count().plot(kind='bar');

这里写图片描述

ind = ['monday','tuesday','wednesday','thursday','friday','saturday']
test.groupby('week')['patient_id'].count()[ind].plot(kind='bar');

这里写图片描述

总结

以上所述是小编给大家介绍的pandas 按照特定顺序输出的实现代码,希望对大家有所帮助,如果大家有任何疑问请给我留言,小编会及时回复大家的。在此也非常感谢大家对【听图阁-专注于Python设计】网站的支持!

相关文章

双向RNN:bidirectional_dynamic_rnn()函数的使用详解

双向RNN:bidirectional_dynamic_rnn()函数的使用详解

双向RNN:bidirectional_dynamic_rnn()函数的使用详解 先说下为什么要使用到双向RNN,在读一篇文章的时候,上文提到的信息十分的重要,但这些信息是不足以捕捉文章...

python将邻接矩阵输出成图的实现

python将邻接矩阵输出成图的实现

利用networkx,numpy,matplotlib,将邻接矩阵输出为图形。 1,自身确定一个邻接矩阵,然后通过循环的方式添加变,然后输出图像 import networkx as...

python基础入门详解(文件输入/输出 内建类型 字典操作使用方法)

一、变量和表达式 复制代码 代码如下:>>> 1 + 1         &n...

浅谈pycharm下找不到sqlalchemy的问题

浅谈pycharm下找不到sqlalchemy的问题

平台: windows 10 pycharm 2016.2 python 2.7.12 问题始于我在pycharm下建了一个flask工程,然后导入sqlalchemy的包: fro...

Python 删除整个文本中的空格,并实现按行显示

希望以后每天写一篇博客,总结一下每天用到的基本功能,不然项目做完也就做完了,给自己留下的资料太少了。 今天需要造大量的姓名和家庭住址的数据,因此根据读取文件中现有的lastname、fi...