pandas實現(xiàn)按照多列排序-ascending
更新時間：2022年05月17日 11:28:39 作者：書院二層樓
這篇文章主要介紹了pandas實現(xiàn)按照多列排序-ascending，具有很好的參考價值，希望對大家有所幫助。如有錯誤或未考慮完全的地方，望不吝賜教
pandas按照多列排序ascending
代碼示例：
import pandas as pd
#讀取文件
df = pd.read_csv('./TianQi.csv')
#字符串替換和類型轉(zhuǎn)換
df['最高溫度'] = df['最高溫度'].str.replace('℃','').astype('int32')
df.loc[:,'最低溫度'] = df['最低溫度'].str.replace('℃','').astype('int32')
#排序并獲取最高溫度前5名
print(df.sort_values(by='最高溫度',ascending=False).head())
'''
打印：
日期 最高溫度 最低溫度 天氣 風(fēng)向 風(fēng)級 空氣質(zhì)量
184 2019/7/4 38 25 晴~多云 西南風(fēng) 2級 良
206 2019/7/26 37 27 晴 西南風(fēng) 2級 良
142 2019/5/23 37 21 晴 東南風(fēng) 2級 良
183 2019/7/3 36 24 晴 東南風(fēng) 1級 良
204 2019/7/24 36 27 多云~雷陣雨 西南風(fēng) 2級 良
'''
#按照多列排序
print(df.sort_values(by=['最高溫度','最低溫度'],ascending= True).head(10))
'''
打?。?
日期 最高溫度 最低溫度 天氣 風(fēng)向 風(fēng)級 空氣質(zhì)量
363 2019/12/30 -5 -12 晴 西北風(fēng) 4級 優(yōu)
364 2019/12/31 -3 -10 晴 西北風(fēng) 1級 優(yōu)
42 2019/2/12 -3 -8 小雪~多云 東北風(fēng) 2級 優(yōu)
44 2019/2/14 -3 -6 小雪~多云 東南風(fēng) 2級 良
14 2019/1/15 -2 -10 晴 西北風(fēng) 3級 良
37 2019/2/7 -2 -7 多云 東北風(fēng) 3級 優(yōu)
38 2019/2/8 -1 -7 多云 西南風(fēng) 2級 優(yōu)
4 2019/1/5 0 -8 多云 東北風(fēng) 2級 優(yōu)
39 2019/2/9 0 -8 多云 東北風(fēng) 2級 優(yōu)
40 2019/2/10 0 -8 多云 東南風(fēng) 1級 優(yōu)
'''
print(df.sort_values(by=['最高溫度','最低溫度'],ascending= False).head(10))
'''
打印：
日期 最高溫度 最低溫度 天氣 風(fēng)向 風(fēng)級 空氣質(zhì)量
184 2019/7/4 38 25 晴~多云 西南風(fēng) 2級 良
206 2019/7/26 37 27 晴 西南風(fēng) 2級 良
142 2019/5/23 37 21 晴 東南風(fēng) 2級 良
201 2019/7/21 36 27 晴~多云 西南風(fēng) 2級 輕度污染
204 2019/7/24 36 27 多云~雷陣雨 西南風(fēng) 2級 良
207 2019/7/27 36 27 多云 東南風(fēng) 2級 輕度污染
174 2019/6/24 36 24 多云 東南風(fēng) 2級 良
175 2019/6/25 36 24 多云 東南風(fēng) 2級 良
183 2019/7/3 36 24 晴 東南風(fēng) 1級 良
170 2019/6/20 36 23 多云~晴 東南風(fēng) 2級 輕度污染
'''
print(df.sort_values(by=['最高溫度','最低溫度'],ascending= [True,False]).head(10))
'''
打?。?
日期 最高溫度 最低溫度 天氣 風(fēng)向 風(fēng)級 空氣質(zhì)量
363 2019/12/30 -5 -12 晴 西北風(fēng) 4級 優(yōu)
44 2019/2/14 -3 -6 小雪~多云 東南風(fēng) 2級 良
42 2019/2/12 -3 -8 小雪~多云 東北風(fēng) 2級 優(yōu)
364 2019/12/31 -3 -10 晴 西北風(fēng) 1級 優(yōu)
37 2019/2/7 -2 -7 多云 東北風(fēng) 3級 優(yōu)
14 2019/1/15 -2 -10 晴 西北風(fēng) 3級 良
38 2019/2/8 -1 -7 多云 西南風(fēng) 2級 優(yōu)
4 2019/1/5 0 -8 多云 東北風(fēng) 2級 優(yōu)
39 2019/2/9 0 -8 多云 東北風(fēng) 2級 優(yōu)
40 2019/2/10 0 -8 多云 東南風(fēng) 1級 優(yōu)
'''pandas排序、排名函數(shù)的使用
排序
Series
s.sort_index(ascending=False)
對series的索引進行排序，默認(rèn)升序
s.sort_values(ascending=False)
對series的值進行排序，對值進行排序的時候，無論是升序還是降序，缺失值（NaN）都會排在最后面
DataFrame：
dt.sort_index(ascending=False)#按列索引進行降序排序 dt.sort_inex(axis=1)#按行的索引進行排序 dt.sort_values(by='columns_name')#按指定列的值進行排序 dt.sort_values(by='row_name', axis=1)#按指定行的值進行排序
使用by參數(shù)進行某幾列（行）排序的時候，以列表中的第一個為準(zhǔn)，可能后面的不會生效，因為有的時候無法做到既對第一行（列）進行升序排序又對第二行（列）進行排序。
在指定行值進行排序的時候，必須設(shè)置axis=1，不然會報錯，因為默認(rèn)指定的是列索引，找不到這個索引所以報錯，axis=1的意思是指定行索引。
排名
Series
s.rank(method=‘first')
對series的值進行升序排名，輸出為排名，當(dāng)排名相同時，輸出平均排名，method=‘first’排名相同時按照值在數(shù)組中出現(xiàn)的順序排序
method參數(shù)除了,first按值在原始數(shù)據(jù)中的出現(xiàn)順序分配排名，還有min使用整個分組的最小排名，max是用整個分組的最大排名，average使用平均排名，也是默認(rèn)的排名方式。還可以設(shè)置ascending參數(shù)，設(shè)置降序還是升序排序。
DataFrame：
dt.rank()#按列進行排名 dt.rank(axis=1)#按行進行排名
method與ascending參數(shù)的使用與Series的相同
以上為個人經(jīng)驗，希望能給大家一個參考，也希望大家多多支持腳本之家。
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