python数据分析之DateFrame数据排序和排名方式

1.数据排序

DataFrame.sort_values(by,axis=0,ascending=True,inplace=False,kind="quicksort",na_position="last",ignore_index=False)"""by:要排序的名称列表axis:轴,0表示行,1表示列ascending:升序或者降序排列,默认是True,升序inplace:是否直接在数据上修改,True为直接修改df,False为副本kind:指定排序算法,na_position:空值(NaN)的位置,值为first空值在数据开头,值为last空值在数据最后。ignore_index:布尔值,是否忽略索引,值为True标记索引(从0开始顺序的整数值),False则忽略索引"""

2.按某列降序排序

import pandas as pdexelFile="C:\\Users\\Administrator\\Desktop\\python数据分析Code\\Code\\03\\46\\mrbook.xlsx"df=pd.DataFrame(pd.read_excel(exelFile))pd.set_option('display.max_rows',1000)#设置展示最高行数pd.set_option('display.max_columns',1000)#设置展示最高列数pd.set_option('display.unicode.east_asian_width',True)pd.set_option("display.unicode.ambiguous_as_wide",True)#按“销量”列降序排序df1=df.sort_values(by="销量",ascending=False)print(df1)

结果如图所示:

python数据分析之DateFrame数据排序和排名方式_第1张图片

3.按多列升降序排列

#先按照图书名称降序排列,再按照销量降序排列df2=df.sort_values(by=["图书名称","销量"])

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4.对统计结构排序

将类别分组并统计总销量降序排列。

df3=df.groupby(["类别"])["销量"].sum().reset_index()df4=df3.sort_values(by="销量",ascending=False)print(df4)

结构如下:

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5.数据排名

DataFrame.rank(axis-0,method="average",numeric_only=None,na_option="keep",ascending=True,,pct=False)"""axis:轴,0表示行,1表示列method:表示在相同值的情况下所使用的排序方法,参数如下:average:默认值,平均值排名;min:最小值排名;max:最大值排名;first:按第一次出现的顺序排列;dense:密集排序,类似于最小值排序,,但排名每次只增加1,相同排名的数据只只占据一个名词。numeric_only:对于DataFrame,如果设置值为True,并只对数字列进行排序。ascending:升序或者降序排列,默认值为Truepct:布尔值,是否以百分比形式返回排名,默认值为False"""

实例:

对销量相同的产品,按照顺序排名的平均值进行平均排名

#先排序df=df.sort_values(by="销量",ascending=False)#按照顺序排名的平均值进行平均排名df["顺序排名"]=df["销量"].rank(ascending=False)

这里两个数销量相同,分别为3和4名,取平均值为3.5

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对销量相同的产品,按照在原表中出现的顺序进行排名

#先排序df=df.sort_values(by="销量",ascending=False)df["顺序排名"]=df["销量"].rank(method="first",ascending=False)

结果如下:很正常的结果

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对销量相同的产品,按照顺序排名并取最小值最为排名

#先排序df=df.sort_values(by="销量",ascending=False)df["顺序排名"]=df["销量"].rank(method="min",ascending=False)

排名如下:相同数量的都按照最小排名填写

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对销量相同的产品,按照顺序排名并取最大值最为排名

#先排序df=df.sort_values(by="销量",ascending=False)df["顺序排名"]=df["销量"].rank(method="max",ascending=False)

排名如下:相同数量的都按照最大排名填写

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以上为个人经验,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持脚本之家。

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