pandas實(shí)現(xiàn)按照多列排序-ascending
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?。?
日期 最高溫度 最低溫度 天氣 風(fēng)向 風(fēng)級(jí) 空氣質(zhì)量
184 2019/7/4 38 25 晴~多云 西南風(fēng) 2級(jí) 良
206 2019/7/26 37 27 晴 西南風(fēng) 2級(jí) 良
142 2019/5/23 37 21 晴 東南風(fēng) 2級(jí) 良
183 2019/7/3 36 24 晴 東南風(fēng) 1級(jí) 良
204 2019/7/24 36 27 多云~雷陣雨 西南風(fēng) 2級(jí) 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(jí) 空氣質(zhì)量
363 2019/12/30 -5 -12 晴 西北風(fēng) 4級(jí) 優(yōu)
364 2019/12/31 -3 -10 晴 西北風(fēng) 1級(jí) 優(yōu)
42 2019/2/12 -3 -8 小雪~多云 東北風(fēng) 2級(jí) 優(yōu)
44 2019/2/14 -3 -6 小雪~多云 東南風(fēng) 2級(jí) 良
14 2019/1/15 -2 -10 晴 西北風(fēng) 3級(jí) 良
37 2019/2/7 -2 -7 多云 東北風(fēng) 3級(jí) 優(yōu)
38 2019/2/8 -1 -7 多云 西南風(fēng) 2級(jí) 優(yōu)
4 2019/1/5 0 -8 多云 東北風(fēng) 2級(jí) 優(yōu)
39 2019/2/9 0 -8 多云 東北風(fēng) 2級(jí) 優(yōu)
40 2019/2/10 0 -8 多云 東南風(fēng) 1級(jí) 優(yōu)
'''
print(df.sort_values(by=['最高溫度','最低溫度'],ascending= False).head(10))
'''
打?。?
日期 最高溫度 最低溫度 天氣 風(fēng)向 風(fēng)級(jí) 空氣質(zhì)量
184 2019/7/4 38 25 晴~多云 西南風(fēng) 2級(jí) 良
206 2019/7/26 37 27 晴 西南風(fēng) 2級(jí) 良
142 2019/5/23 37 21 晴 東南風(fēng) 2級(jí) 良
201 2019/7/21 36 27 晴~多云 西南風(fēng) 2級(jí) 輕度污染
204 2019/7/24 36 27 多云~雷陣雨 西南風(fēng) 2級(jí) 良
207 2019/7/27 36 27 多云 東南風(fēng) 2級(jí) 輕度污染
174 2019/6/24 36 24 多云 東南風(fēng) 2級(jí) 良
175 2019/6/25 36 24 多云 東南風(fēng) 2級(jí) 良
183 2019/7/3 36 24 晴 東南風(fēng) 1級(jí) 良
170 2019/6/20 36 23 多云~晴 東南風(fēng) 2級(jí) 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(jí) 空氣質(zhì)量
363 2019/12/30 -5 -12 晴 西北風(fēng) 4級(jí) 優(yōu)
44 2019/2/14 -3 -6 小雪~多云 東南風(fēng) 2級(jí) 良
42 2019/2/12 -3 -8 小雪~多云 東北風(fēng) 2級(jí) 優(yōu)
364 2019/12/31 -3 -10 晴 西北風(fēng) 1級(jí) 優(yōu)
37 2019/2/7 -2 -7 多云 東北風(fēng) 3級(jí) 優(yōu)
14 2019/1/15 -2 -10 晴 西北風(fēng) 3級(jí) 良
38 2019/2/8 -1 -7 多云 西南風(fēng) 2級(jí) 優(yōu)
4 2019/1/5 0 -8 多云 東北風(fēng) 2級(jí) 優(yōu)
39 2019/2/9 0 -8 多云 東北風(fēng) 2級(jí) 優(yōu)
40 2019/2/10 0 -8 多云 東南風(fēng) 1級(jí) 優(yōu)
'''pandas排序、排名函數(shù)的使用
排序
Series
s.sort_index(ascending=False)
對(duì)series的索引進(jìn)行排序，默認(rèn)升序
s.sort_values(ascending=False)
對(duì)series的值進(jìn)行排序，對(duì)值進(jìn)行排序的時(shí)候，無(wú)論是升序還是降序，缺失值（NaN）都會(huì)排在最后面
DataFrame：
dt.sort_index(ascending=False)#按列索引進(jìn)行降序排序 dt.sort_inex(axis=1)#按行的索引進(jìn)行排序 dt.sort_values(by='columns_name')#按指定列的值進(jìn)行排序 dt.sort_values(by='row_name', axis=1)#按指定行的值進(jìn)行排序
使用by參數(shù)進(jìn)行某幾列（行）排序的時(shí)候，以列表中的第一個(gè)為準(zhǔn)，可能后面的不會(huì)生效，因?yàn)橛械臅r(shí)候無(wú)法做到既對(duì)第一行（列）進(jìn)行升序排序又對(duì)第二行（列）進(jìn)行排序。
在指定行值進(jìn)行排序的時(shí)候，必須設(shè)置axis=1，不然會(huì)報(bào)錯(cuò)，因?yàn)槟J(rèn)指定的是列索引，找不到這個(gè)索引所以報(bào)錯(cuò)，axis=1的意思是指定行索引。
排名
Series
s.rank(method=‘first')
對(duì)series的值進(jìn)行升序排名，輸出為排名，當(dāng)排名相同時(shí)，輸出平均排名，method=‘first’排名相同時(shí)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(gè)分組的最小排名，max是用整個(gè)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(jìn)行排名 dt.rank(axis=1)#按行進(jìn)行排名
method與ascending參數(shù)的使用與Series的相同
以上為個(gè)人經(jīng)驗(yàn)，希望能給大家一個(gè)參考，也希望大家多多支持腳本之家。
相關(guān)文章
python神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)TensorFlow簡(jiǎn)介常用基本操作教程
這篇文章主要介紹了python神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)入門TensorFlow簡(jiǎn)介常用基本操作教程，有需要的朋友可以借鑒參考下，希望能夠有所幫助，祝大家多多進(jìn)步2021-11-11
這篇文章主要為大家詳細(xì)介紹了python中的換行以及轉(zhuǎn)義的相關(guān)知識(shí),文中的示例代碼講解詳細(xì),對(duì)我們深入了解python有一定的幫助,需要的小伙伴可以了解下2023-11-11
python防止程序超時(shí)的實(shí)現(xiàn)示例
因?yàn)槟硞€(gè)需求,需要在程序運(yùn)行的時(shí)候防止超時(shí),本文主要介紹了python防止程序超時(shí)的實(shí)現(xiàn)示例,具有一定的參考價(jià)值,感興趣的可以了解一下2023-08-08
python基于gevent實(shí)現(xiàn)并發(fā)下載器代碼實(shí)例
這篇文章主要介紹了python基于gevent實(shí)現(xiàn)并發(fā)下載器代碼實(shí)例,文中通過(guò)示例代碼介紹的非常詳細(xì)，對(duì)大家的學(xué)習(xí)或者工作具有一定的參考學(xué)習(xí)價(jià)值,需要的朋友可以參考下2019-11-11
今天小編就為大家分享一篇Python 文本文件內(nèi)容批量抽取實(shí)例，具有很好的參考價(jià)值，希望對(duì)大家有所幫助。一起跟隨小編過(guò)來(lái)看看吧2018-12-12
python中p-value的實(shí)現(xiàn)方式
今天小編就為大家分享一篇python中p-value的實(shí)現(xiàn)方式，具有很好的參考價(jià)值，希望對(duì)大家有所幫助。一起跟隨小編過(guò)來(lái)看看吧2019-12-12
本篇文章主要介紹了Python搭建FTP服務(wù)器的方法示例，小編覺(jué)得挺不錯(cuò)的，現(xiàn)在分享給大家，也給大家做個(gè)參考。一起跟隨小編過(guò)來(lái)看看吧2018-01-01
創(chuàng)建Python Docker鏡像的詳細(xì)步驟
Python和Docker是兩個(gè)極其流行的技術(shù),結(jié)合它們可以創(chuàng)建強(qiáng)大的應(yīng)用程序,Docker允許將應(yīng)用程序及其依賴項(xiàng)打包到一個(gè)獨(dú)立的容器中,而Python則提供了豐富的庫(kù)和工具來(lái)開發(fā)應(yīng)用程序,本文將提供如何創(chuàng)建Python Docker鏡像的全面指南,,需要的朋友可以參考下2023-12-12
pandas分組排序 如何獲取第二大的數(shù)據(jù)
這篇文章主要介紹了pandas分組排序 獲取第二大的數(shù)據(jù)的操作，具有很好的參考價(jià)值，希望對(duì)大家有所幫助。一起跟隨小編過(guò)來(lái)看看吧2021-03-03
python 爬取古詩(shī)文存入mysql數(shù)據(jù)庫(kù)的方法
這篇文章主要介紹了python 爬取古詩(shī)文存入mysql數(shù)據(jù)庫(kù)的方法，本文通過(guò)實(shí)例代碼給大家介紹的非常詳細(xì)，具有一定的參考借鑒價(jià)值,需要的朋友可以參考下2020-01-01