Pandas DataFrame排序与插入字符串行的专业教程-Python教程-PHP中文网

Pandas DataFrame排序与插入字符串行的专业教程

DDD

发布： 2025-08-21 18:52:42

原创

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pandas dataframe排序与插入字符串行的专业教程

本教程旨在解决在Pandas DataFrame中排序数值列，并在排序后的DataFrame顶部插入包含字符串的行的问题。我们将介绍如何创建一个包含混合数据类型的DataFrame，对其进行排序，然后插入包含字符串的新行，并提供完整的代码示例和详细的步骤说明，帮助读者掌握在Pandas中处理类似问题的技巧。

创建DataFrame并排序

首先，我们需要创建一个包含数值数据的DataFrame，并按照指定的列进行排序。以下是一个示例：

import pandas as pd

# 创建DataFrame
data = {'metricID': ['A', 'B', 'C', 'D'],
        'consumo': [10.5, 5.2, 8.9, 12.1],
        'consumo mensile': [100, 50, 90, 120],
        'consumo annuale': [1000, 500, 900, 1200]}
df = pd.DataFrame(data)

# 按照'consumo'列降序排序
df = df.sort_values('consumo', ascending=False)

print(df)

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这段代码首先导入了Pandas库，然后创建了一个包含四列数据的DataFrame。接着，使用sort_values()函数按照'consumo'列的值进行降序排序。ascending=False参数指定了降序排列。

插入包含字符串的新行

现在，我们需要在排序后的DataFrame顶部插入包含字符串的新行。为了实现这个目标，可以创建一个新的DataFrame，包含需要插入的字符串数据，然后使用pd.concat()函数将两个DataFrame连接起来。

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# 创建包含字符串的新DataFrame
new_row = pd.DataFrame({'metricID': ['time frame:'],
                        'consumo': ['11-10 12-10'],
                        'consumo mensile': ['11-01 12-01'],
                        'consumo annuale': ['01-01 12-31']})

# 使用pd.concat()函数将两个DataFrame连接起来
df = pd.concat([new_row, df]).reset_index(drop=True)

print(df)

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这段代码首先创建了一个新的DataFrame new_row，包含了需要插入的字符串数据。然后，使用pd.concat()函数将 new_row 和排序后的 df 连接起来。pd.concat()函数默认是垂直连接，因此会将 new_row 添加到 df 的顶部。reset_index(drop=True) 用于重置索引，避免出现重复索引。drop=True 参数表示删除旧索引，而不是将其添加到DataFrame中。

完整代码示例

下面是完整的代码示例，包含了创建DataFrame、排序和插入字符串行的所有步骤：

import pandas as pd

# 创建DataFrame
data = {'metricID': ['A', 'B', 'C', 'D'],
        'consumo': [10.5, 5.2, 8.9, 12.1],
        'consumo mensile': [100, 50, 90, 120],
        'consumo annuale': [1000, 500, 900, 1200]}
df = pd.DataFrame(data)

# 按照'consumo'列降序排序
df = df.sort_values('consumo', ascending=False)

# 创建包含字符串的新DataFrame
new_row = pd.DataFrame({'metricID': ['time frame:'],
                        'consumo': ['11-10 12-10'],
                        'consumo mensile': ['11-01 12-01'],
                        'consumo annuale': ['01-01 12-31']})

# 使用pd.concat()函数将两个DataFrame连接起来
df = pd.concat([new_row, df]).reset_index(drop=True)

print(df)

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注意事项

数据类型一致性： 在连接DataFrame时，确保列的数据类型一致。如果数据类型不一致，可能会导致排序或连接失败。
索引重置： 使用 reset_index(drop=True) 可以避免索引重复，保持DataFrame的整洁。
连接方向： pd.concat() 函数默认是垂直连接，如果需要水平连接，可以使用 axis=1 参数。
性能考虑： 如果DataFrame非常大，频繁的连接操作可能会影响性能。可以考虑使用其他方法，例如先创建一个足够大的DataFrame，然后将数据填充进去。

总结

本教程介绍了如何在Pandas DataFrame中排序数值列，并在排序后的DataFrame顶部插入包含字符串的行。通过创建新的DataFrame并使用pd.concat()函数，可以灵活地处理混合数据类型的DataFrame，并实现数据的排序和插入操作。在实际应用中，可以根据具体需求调整代码，例如修改排序规则、插入多行数据等。掌握这些技巧可以帮助你更有效地处理和分析数据。

以上就是Pandas DataFrame排序与插入字符串行的专业教程的详细内容，更多请关注php中文网其它相关文章！