Отменить серию внутри DataFrame на новый столбец ⇐ Python
-
Гость
Отменить серию внутри DataFrame на новый столбец
Как мне изменить порядок рядов внутри DataFrame в новый столбец?
data = [["Доллар США", 7,00], ['Евро', 2.00], ['Британский фунт', 4.00], ['Индийская рупия', 2.00], ['Австралийский доллар', 9.00], ['Канадский доллар', 3.00], ['Сингапурский доллар', 3.00], ['Швейцарский франк', 5.00] ] df = pd.DataFrame(data, columns=['Валюта', 'Заказ']) Я пытался сделать это с помощью loc, но в результате мне возвращается тот же порядок.
df['Обратный порядок'] = df['Порядок'].iloc[::-1] дф # Обратный порядок валют # 0 Доллар США 7,0 7,0 # 1 Евро 2.0 2.0 # 2 Британский фунт 4,0 4,0 # 3 Индийская рупия 2.0 2.0 # 4 Австралийский доллар 9,0 9,0 # 5 Канадский доллар 3,0 3,0 # 6 Сингапурский доллар 3,0 3,0 # 7 Швейцарский франк 5,0 5,0
Я пытаюсь добиться обратного порядка, чтобы
# Обратный порядок валютного заказа # 0 Доллар США 7,0 5,0 # 1 Евро 2.0 3.0 # 2 Британский фунт 4,0 3,0 # 3 Индийская рупия 2.0 9.0 # 4 Австралийский доллар 9,0 2,0 # 5 Канадский доллар 3,0 4,0 # 6 Сингапурский доллар 3,0 2,0 # 7 Швейцарский франк 5,0 7,0
Как мне изменить порядок рядов внутри DataFrame в новый столбец?
data = [["Доллар США", 7,00], ['Евро', 2.00], ['Британский фунт', 4.00], ['Индийская рупия', 2.00], ['Австралийский доллар', 9.00], ['Канадский доллар', 3.00], ['Сингапурский доллар', 3.00], ['Швейцарский франк', 5.00] ] df = pd.DataFrame(data, columns=['Валюта', 'Заказ']) Я пытался сделать это с помощью loc, но в результате мне возвращается тот же порядок.
df['Обратный порядок'] = df['Порядок'].iloc[::-1] дф # Обратный порядок валют # 0 Доллар США 7,0 7,0 # 1 Евро 2.0 2.0 # 2 Британский фунт 4,0 4,0 # 3 Индийская рупия 2.0 2.0 # 4 Австралийский доллар 9,0 9,0 # 5 Канадский доллар 3,0 3,0 # 6 Сингапурский доллар 3,0 3,0 # 7 Швейцарский франк 5,0 5,0
Я пытаюсь добиться обратного порядка, чтобы
# Обратный порядок валютного заказа # 0 Доллар США 7,0 5,0 # 1 Евро 2.0 3.0 # 2 Британский фунт 4,0 3,0 # 3 Индийская рупия 2.0 9.0 # 4 Австралийский доллар 9,0 2,0 # 5 Канадский доллар 3,0 4,0 # 6 Сингапурский доллар 3,0 2,0 # 7 Швейцарский франк 5,0 7,0