วิธีย้อนกลับ pandas dataframe (พร้อมตัวอย่าง)

คุณสามารถใช้ไวยากรณ์พื้นฐานต่อไปนี้เพื่อกลับแถวของ DataFrame แพนด้า:

 df_reversed = df[::-1]

หากคุณต้องการกลับแถวของ DataFrame และ รีเซ็ตค่าดัชนี คุณสามารถใช้ไวยากรณ์ต่อไปนี้:

 df_reversed = df[::-1]. reset_index (drop= True )

ตัวอย่างต่อไปนี้แสดงวิธีใช้ไวยากรณ์นี้ในทางปฏิบัติ

ตัวอย่าง: วิธีย้อนกลับ Pandas DataFrame

สมมติว่าเรามี DataFrame แพนด้าต่อไปนี้ซึ่งมีข้อมูลเกี่ยวกับผู้เล่นบาสเกตบอลต่างๆ:

 import pandas as pd

#createDataFrame
df = pd. DataFrame ({' team ': ['A', 'B', 'C', 'D', 'E', 'F', 'G', 'H'],
                   ' points ': [18, 22, 19, 14, 14, 11, 20, 28],
                   ' assists ': [5, 7, 7, 9, 12, 9, 9, 4]})

#view DataFrame
print (df)

  team points assists
0 to 18 5
1 B 22 7
2 C 19 7
3 D 14 9
4 E 14 12
5 F 11 9
6 G 20 9
7:28 a.m. 4

เราสามารถใช้ไวยากรณ์ต่อไปนี้เพื่อกลับแถวของ DataFrame:

 #create new DataFrame with rows reversed
df_reversed = df[::-1]

#view new DataFrame
print (df_reversed)

  team points assists
7:28 a.m. 4
6 G 20 9
5 F 11 9
4 E 14 12
3 D 14 9
2 C 19 7
1 B 22 7
0 to 18 5

โปรดทราบว่าลำดับแถวของ DataFrame ได้รับการกลับรายการแล้ว

อย่างไรก็ตาม แต่ละแถวยังคงมีค่าดัชนีเดิม

หากคุณต้องการกลับแถวของ DataFrame และ รีเซ็ตค่าดัชนี คุณสามารถใช้ไวยากรณ์ต่อไปนี้:

 #create reversed DataFrame and reset index values
df_reversed = df[::-1]. reset_index (drop= True )

#view new DataFrame
print (df_reversed)

  team points assists
0:28 4
1 G 20 9
2 F 11 9
3 E 14 12
4 D 14 9
5 C 19 7
6 B 22 7
7 to 18 5

โปรดทราบว่าลำดับแถวกลับรายการและค่าดัชนีถูกรีเซ็ตแล้ว

แหล่งข้อมูลเพิ่มเติม

บทช่วยสอนต่อไปนี้จะอธิบายวิธีการทำงานทั่วไปอื่นๆ ในแพนด้า:

วิธีเลือกแถวที่มีค่า NaN ใน Pandas
วิธีค้นหาแถวแรกที่ตรงตามเกณฑ์ในแพนด้า
วิธีรับแถวสุดท้ายใน Pandas