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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');
ind = ['monday','tuesday','wednesday','thursday','friday','saturday']
test.groupby('week')['patient_id'].count()[ind].plot(kind='bar');
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网站的支持！
标签：
pandas顺序输出
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RTX 5090要首发 性能要翻倍！三星展示GDDR7显存
三星在GTC上展示了专为下一代游戏GPU设计的GDDR7内存。
首次推出的GDDR7内存模块密度为16GB，每个模块容量为2GB。其速度预设为32 Gbps（PAM3），但也可以降至28 Gbps，以提高产量和初始阶段的整体性能和成本效益。
据三星表示，GDDR7内存的能效将提高20%，同时工作电压仅为1.1V，低于标准的1.2V。通过采用更新的封装材料和优化的电路设计，使得在高速运行时的发热量降低，GDDR7的热阻比GDDR6降低了70%。