摘要：本文主要是講解一下，如何進行排序。分為兩種情況，不分組進行排序和組內(nèi)進行排序。什么意思呢？具體來說，我舉個栗子。

****注意****

如果只是單純想對某一列進行排序，而不進行打序號的話直接使用.sort_values就可以了。下文是關(guān)于如何把序號也打上的

————————————————————————————

我們有一個數(shù)據(jù)集如下：

我們下面想進行兩種排序。先說第一種比較簡單的也是很常用的，簡單的對某一列進行排序然后添加一列序號。

例如，我們隊comment_num這一列進行從大到小的排序，然后給出序號。如下圖：

可以看到，sort_num這一列就是我們隊comment_num的排序。

如何實現(xiàn)呢？很簡單，代碼如下（數(shù)據(jù)集為data）：

data['sort_num']=data['comment_num'].rank(ascending=0,method='dense')

這里，我們用到了兩個參數(shù)，第一個很好理解 ascending，就是選擇是升序還是降序排列。

另外一個參數(shù)method，這個參數(shù)很重要。我下面詳細講一下。

有時候，我們排序的時候會遇到相同大小，這個時候怎么處理呢？method其實就是讓我們選擇如何處理。

有以下幾種處理方案：

第一種情況，如果出現(xiàn)相等，則序號一樣，之后序號照常遞增。這種情況就是上圖的，我們看到comment_num等于4的有2個，序號為1。comment_num等于3的時候，序號為2，這個叫做正常按1依次遞增。這和時候method='dense'

第二種情況，如果出現(xiàn)相等，則取最先出現(xiàn)的值序號為“最小”，其他相同值依次按1遞增，如果把上面代碼method='first'，就是實現(xiàn)這種效果，效果如下圖：

data['sort_num']=data['comment_num'].rank(ascending=0,method='first')

comment_num中，4最大，并且第1行中的4最先出現(xiàn)，故序號為1。

第三種情況和第四種情況比較復雜。文字不好說明，下面直接放代碼和效果。

當method='min'時

data['sort_num']=data['comment_num'].rank(ascending=0,method='min')

當method='max'時

data['sort_num']=data['comment_num'].rank(ascending=0,method='max')

--------------------------------分割線--------------------------------------

上面只是某一列的排序，下面是組內(nèi)排序。什么是意思？同樣看下面的例子

假如，我想對cate為7的comment_num進行排序，同樣也對，cate為8的comment_num進行排序。也就是說，對comment_num排序的時候，只考慮相同的cate，這個就是對組內(nèi)進行排序。

實現(xiàn)的效果應該如下圖：

實現(xiàn)代碼也很簡單。

data['group_sort']=data['comment_num'].groupby(data['cate']).rank(ascending=0,method='dense')

以上這篇python pandas 組內(nèi)排序、單組排序、標號的實例就是小編分享給大家的全部內(nèi)容了，希望能給大家一個參考，也希望大家多多支持腳本之家。

最新評論