pandas-排序
Pandas 提供了多种排序数据的方法
sort_values()值排序
作用：既可以根据列数据，也可根据行数据排序
DataFrame.sort_values(by, axis=0, ascending=True, inplace=False, kind='quicksort', na_position='last')
axis： {0 or ‘index’, 1 or ‘columns’}, default 0，默认按照列排序，即纵向排序；如果为1，则是横向排序。
by： str or list of str；如果axis=0，那么by="列名"；如果axis=1，那么by="行名"。
ascending：布尔型，True则升序，如果by=['列名1','列名2']，则该参数可以是[True, False]
inplace： 布尔型，是否用排序后的数据框替换现有的数据框。
kind： 排序方法，{‘quicksort’, ‘mergesort’, ‘heapsort’}
na_position：{‘first’, ‘last’}, default ‘last’，默认缺失值排在最后面。
import pandas as pd
# 创建一个 Series
s = pd.Series([3, 1, 4, 1, 5, 9, 2, 6, 5, 3, 5])
# 按值排序
sorted_s = s.sort_values()
print(sorted_s)
# 1 1
# 3 1
# 6 2
# 0 3
# 9 3
# 2 4
# 4 5
# 8 5
# 10 5
# 7 6
# 5 9
# dtype: int64
对 DataFrame 按一列排序
import pandas as pd
# 创建一个 DataFrame
df = pd.DataFrame({
'A': [3, 1, 4, 1, 5, 9, 2, 6, 5, 3, 5],
'B': [7, 4, 9, 1, 8, 6, 3, 5, 2, 8, 7]
})
# 按 A 列的值排序
sorted_df = df.sort_values(by='B')
print(sorted_df)
# A B
# 3 1 1
# 8 5 2
# 6 2 3
# 1 1 4
# 7 6 5
# 5 9 6
# 0 3 7
# 10 5 7
# 4 5 8
# 9 3 8
# 2 4 9
对 DataFrame 按多列排序
import pandas as pd
# 创建一个 DataFrame
df = pd.DataFrame({
'A': [3, 1, 4, 1, 5, 9, 2, 6, 5, 3, 5],
'B': [7, 4, 9, 1, 8, 6, 3, 5, 2, 8, 7],
'C': [0, 1, 9, 2, 5, 1, 8, 6, 3, 5, 2]
})
# 按 A 和 C 列的值排序
sorted_df = df.sort_values(by=['A', 'C'])
print(sorted_df)
# A B C
# 1 1 4 1
# 3 1 1 2
# 6 2 3 8
# 0 3 7 0
# 9 3 8 5
# 2 4 9 9
# 10 5 7 2
# 8 5 2 3
# 4 5 8 5
# 7 6 5 6
# 5 9 6 1
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'b':[1,2,3,2],
'a':[4,3,2,1],
'c':[1,3,8,2]},index=[2,0,1,3])
sorted_df=df.sort_values(by=[3,0],axis=1,ascending=[True,False])
print(sorted_df)
# a c b
#2 4 1 1
#0 3 3 2
#1 2 8 3
#3 1 2 2
sort_index()标签排序
默认根据行标签对所有行排序，或根据列标签对所有列排序，或根据指定某列或某几列对行排序。
sort_index(axis=0, level=None, ascending=True, inplace=False, kind='quicksort', na_position='last', sort_remaining=True, by=None)
axis： 0按照行名排序；1按照列名排序
level： 默认None，否则按照给定的level顺序排列---貌似并不是，文档
ascending：默认True升序排列；False降序排列
inplace： 默认False，否则排序之后的数据直接替换原来的数据框
kind： 排序方法，{‘quicksort’, ‘mergesort’, ‘heapsort’}, default ‘quicksort’。似乎不用太关心。
na_position：缺失值默认排在最后{"first","last"}
by： 按照某一列或几列数据进行排序
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'b':[1,2,2,3],'a':[4,3,2,1],'c':[1,3,8,2]},index=[2,0,1,3])
print(df)
# b a c
#2 1 4 1
#0 2 3 3
#1 3 2 8
#3 2 1 2
sorted_df=df.sort_index(axis=1) # 按'列标签'升序排序
print(sorted_df)
# a b c
#2 4 1 1
#0 3 2 3
#1 2 3 8
#3 1 2 2
nlargest()
函数用于从 DataFrame 或 Series 中获取最大的几个元素
DataFrame.nlargest(self, n, columns, keep='first')
n 是你想获取的最大元素个数。
columns 标签或标签列表
keep {'first'，'last'，'all'}
并非所有列类型都可以使用此功能。例如，当指定带有object或category dtypes的列时，TypeError引发。
import pandas as pd
data = {
'A': [4, 7, 1, 8, 3],
'B': [9, 6, 2, 1, 5],
'C': [0, 3, 8, 6, 7]
}
df = pd.DataFrame(data)
result = df.nlargest(3, 'A', keep='last')
print(result)
# A B C
#3 8 1 6
#1 7 6 3
#0 4 9 0
rank()排名
排名和排序的区别在于排序一定是有顺序，而排名分先后并列。如在现实生活中相同的分数存在排名并列的情况。
DataFrame.rank(axis=0,method='average',numeric_only=None,na_option='keep',ascending=True,pct=False)
参数说明：
axis： 0或'index'，1或'columns'，默认0，沿着行或列计算排名
method： 'average'，'min'，'max'，'first'，'dense'，默认为'average'，如何对具有相同值（即ties）的记录组进行排名：
average：组的平均等级
min： 组中最低的排名
max： 组中最高等级
first: 按排列顺序排列，依次排列
dense： 类似于 ‘min’，但组之间的排名始终提高1
numeric_only：bool，是否仅仅计算数字型的columns，布尔值
na_option：{'keep'，'top'，'bottom'}，默认为'keep'，NaN值是否参与排名及如何排名
keep： 将NaN等级分配给NaN值
top： 如果升序，则将最小等级分配给NaN值
bottom： 如果升序，则将最高等级分配给NaN值。
ascending：bool，默认为True，元素是否应该按升序排名。
pct： bool，默认为False，是否以百分比形式显示返回的排名
import pandas as pd
# 创建一个DataFrame对象
data = pd.DataFrame({'班级':['1班','1班','1班','1班','1班','2班','2班','2班','2班','2班'],
'姓名':['韩愈','柳宗元','欧阳修','苏洵','苏轼','苏辙','曾巩','王安石','张三','小伍哥'],
'成绩':[80,70,70,40,10,60,60,50,50,40]})
# 数据对齐
data['姓名'] = data['姓名'].str.ljust(3,'一')
print(data)
# 班级 姓名 成绩
# 0 1班 韩愈一 80
# 1 1班 柳宗元 70
# 2 1班 欧阳修 70
# 3 1班 苏洵一 40
# 4 1班 苏轼一 10
# 5 2班 苏辙一 60
# 6 2班 曾巩一 60
# 7 2班 王安石 50
# 8 2班 张三一 50
# 9 2班 小伍哥 40
#为了简化，我们只选择1班的成绩来看
data_1 = data[data['班级']=='1班']
data_1['rank'] = data_1['成绩'].rank(ascending=False)
data_1['rank_min'] = data_1['成绩'].rank(method='min',ascending=False)
data_1['rank_max'] = data_1['成绩'].rank(method='max',ascending=False)
data_1['rank_first'] = data_1['成绩'].rank(method='first',ascending=False)
data_1['rank_dense'] = data_1['成绩'].rank(method='dense',ascending=False)
print(data_1)
# 班级 姓名 成绩 rank rank_min rank_max rank_first rank_dense
# 0 1班 韩愈一 80 1.0 1.0 1.0 1.0 1.0
# 1 1班 柳宗元 70 2.5 2.0 3.0 2.0 2.0
# 2 1班 欧阳修 70 2.5 2.0 3.0 3.0 2.0
# 3 1班 苏洵一 40 4.0 4.0 4.0 4.0 3.0
# 4 1班 苏轼一 10 5.0 5.0 5.0 5.0 4.0
method='first'时，当里两个人的分数相同时，分数相同的情况下，谁先出现谁的排名靠前
method='min'时， 分数相同时，取在顺序排名中最小的那个排名作为该值的排名，会出现跳空
method='max'时， 分数相同时，取在顺序排名中最大的那个排名作为该值的排名，会出现跳空
method='dense'， dense是稠密的意思，即相同成绩的同学排名相同，其他依次加1即可，不会出现名次跳空的情况
参数pct=True时，返回排名的分位数，可以用于计算排名的百分比，非常方便。
data_1 = data[data['班级']=='1班']
data_1['成绩_first'] = data_1['成绩'].rank(method='first',ascending=False,pct=True)
print(data_1)
#班级 姓名 成绩 成绩_first
#0 1班 〇韩愈 80 0.2
#1 1班 柳宗元 70 0.4
#2 1班 欧阳修 70 0.6
#3 1班 〇苏洵 40 0.8
#4 1班 〇苏轼 10 1.0