pandas的排序和排名的具体使用

站长资源 2024/11/26 佚名

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有的时候我们可以要根据索引的大小或者值的大小对Series和DataFrame进行排名和排序。

一、排序

pandas提供了sort_index方法可以根据行或列的索引按照字典的顺序进行排序

a、Series排序

1、按索引进行排序

  #定义一个Series
  s = Series([1,2,3],index=["a","c","b"])
  #对Series的索引进行排序，默认是升序
  print(s.sort_index())
  '''
  a  1
  b  3
  c  2
  '''
  #对索引进行降序排序
  print(s.sort_index(ascending=False))
  '''
  c  2
  b  3
  a  1
  '''

2、按值进行排序

  s = Series([np.nan,1,7,2,0],index=["a","c","e","b","d"])
  #对Series的值进行排序，默认是按值的升序进行排序的
  print(s.sort_values())
  '''
  d  0.0
  c  1.0
  b  2.0
  e  7.0
  a  NaN
  '''
  #对Seires的值进行降序排序
  print(s.sort_values(ascending=False))
  '''
  e  7.0
  b  2.0
  c  1.0
  d  0.0
  a  NaN
  '''

对值进行排序的时候，无论是升序还是降序，缺失值（NaN）都会排在最后面。

b、DataFrame排序

1、按索引进行排序

  a = np.arange(9).reshape(3,3)
  data = DataFrame(a,index=["0","2","1"],columns=["c","a","b"])
  #按行的索引升序进行排序，默认按行，升序
  print(data.sort_index())
  '''
    c a b
  0 0 1 2
  1 6 7 8
  2 3 4 5
  '''
  #按行的索引按降序进行排序
  print(data.sort_index(ascending=False))
  '''
    c a b
  2 3 4 5
  1 6 7 8
  0 0 1 2
  '''
  #按列升序的索引进行排序
  print(data.sort_index(axis=1))
  '''
    a b c
  0 1 2 0
  2 4 5 3
  1 7 8 6
  '''
  #按列降序的索引进行排序
  print(data.sort_index(ascending=False))
  '''
    c a b
  2 3 4 5
  1 6 7 8
  0 0 1 2
  '''

2、按值进行排序

  a = [[9,3,1],[1,2,8],[1,0,5]]
  data = DataFrame(a, index=["0", "2", "1"], columns=["c", "a", "b"])
  #按指定列的值大小顺序进行排序
  print(data.sort_values(by="c"))
  '''
    c a b
  2 1 2 8
  1 1 0 5
  0 9 3 1
  '''
  print(data.sort_values(by=["c","a"]))
  '''
    c a b
  1 1 0 5
  2 1 2 8
  0 9 3 1
  '''
  #按指定行值进行排序
  print(data.sort_values(by="0",axis=1))
  '''
    b a c
  0 1 3 9
  2 8 2 1
  1 5 0 1
  '''

注意：对DataFrame的值进行排序的时候，我们必须要使用by指定某一行（列）或者某几行（列），如果不使用by参数进行指定的时候，就会报TypeError: sort_values() missing 1 required positional argument: 'by'。使用by参数进行某几列（行）排序的时候，以列表中的第一个为准，可能后面的不会生效，因为有的时候无法做到既对第一行（列）进行升序排序又对第二行（列）进行排序。在指定行值进行排序的时候，必须设置axis=1，不然会报错，因为默认指定的是列索引，找不到这个索引所以报错，axis=1的意思是指定行索引。

二、排名

排名和排序有点类似，排名会有一个排名值（从1开始，一直到数组中有效数据的数量），它与numpy.argsort的间接排序索引差不多，只不过它可以根据某种规则破坏平级关系。

a、Series的排名

  s = Series([1,3,2,1,6],index=["a","c","d","b","e"])
  #默认是根据值的大小进行平均排名
  '''
  1是最小的，所以第一个1排在第一，第二个1排在第二
  因为取的是平均排名，所以1的排名为1.5
  '''
  print(s.rank())
  '''
  a  1.5
  c  4.0
  d  3.0
  b  1.5
  e  5.0
  '''
  #根据值在数组中出现的顺序进行排名
  print(s.rank(method="first"))
  '''
  a  1.0
  c  4.0
  d  3.0
  b  2.0
  e  5.0
  '''

method参数除了,first按值在原始数据中的出现顺序分配排名，还有min使用整个分组的最小排名，max是用整个分组的最大排名，average使用平均排名，也是默认的排名方式。还可以设置ascending参数，设置降序还是升序排序。

b、DataFrame的排名

  a = [[9, 3, 1], [1, 2, 8], [1, 0, 5]]
  data = DataFrame(a, index=["0", "2", "1"], columns=["c", "a", "b"])
  print(data)
  '''
    c a b
  0 9 3 1
  2 1 2 8
  1 1 0 5
  '''
  #默认按列进行排名
  print(data.rank())
  '''
     c  a  b
  0 3.0 3.0 1.0
  2 1.5 2.0 3.0
  1 1.5 1.0 2.0
  '''
  #按行进行排名
  print(data.rank(axis=1))
  '''
     c  a  b
  0 3.0 2.0 1.0
  2 1.0 2.0 3.0
  1 2.0 1.0 3.0
  '''

method参数和ascending参数的设置与Series一样。

以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持。

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