Python是目前最流行最简单用途最广泛的编程语言,大数据时代最应该学习的一门编程语言。其中,数据分析的库pandas是Python最经典的库之一。现在我们看一下DataFrame的排序和排名方法的使用例子。
方法/步骤
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前提:加载numpy,pandas和Series,DataFrame。
生成一个DataFrame,指定索引,具体如图
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DataFrame的几种排序。
DataFrame(df1)按索引和按列名排序分别使用df1.sort_index()、df1.sort_index(axis=1)即可,如图
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如果要对df1按降序排序,那么只需添加参数ascending=False即可,如图
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为了更加方便演示DataFrame如何根据一列或多列排序,再新生成一个DataFrame,命名为df2,如图
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现在分别使用
df2.sort_values(by='b')对df2按照b列排序,
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df2.sort_values(by=['a','b'])对df2按照a列排序后如有相同的再按照b列排序,
如图
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DataFrame的排名。
df2按照索引和列排序分别用df2.rank()和df2.rank(axis=1)即可,如图