欧美bbbwbbbw肥妇,免费乱码人妻系列日韩,一级黄片

python如何實(shí)現(xiàn)排序,并標(biāo)上序號

 更新時(shí)間:2022年06月10日 10:35:59   作者:Jepson2017  
這篇文章主要介紹了python如何實(shí)現(xiàn)排序,并標(biāo)上序號,具有很好的參考價(jià)值,希望對大家有所幫助。如有錯(cuò)誤或未考慮完全的地方,望不吝賜教

python排序并標(biāo)上序號

需求:利用python實(shí)現(xiàn)排序功能

測試數(shù)據(jù):data.csv

"id","date","amount"
"1","2019-02-08","6214.23"
"1","2019-02-08","6247.32"
"1","2019-02-09","85.63"
"2","2019-02-14","943.18"
"2","2019-02-15","369.76"
"2","2019-02-18","795.15"
"2","2019-02-19","715.65"
"2","2019-02-21","537.71"
"2","2019-02-24","1037.71"
"3","2019-02-09","967.36"
"3","2019-02-10","85.69"
"3","2019-02-12","769.85"
"3","2019-02-13","943.86"
"3","2019-02-19","843.86"
"3","2019-02-11","85.69"
"3","2019-02-14","843.86"
"1","2019-02-10","985.63"
"1","2019-02-09","285.63"
"1","2019-02-11","1285.63"

第一種常見排序: 將上面數(shù)據(jù)按照amount字段進(jìn)行排序

import pandas as pd
filename="data.csv"
df=pd.read_csv(filename)
#增加一個(gè)rank排序字段
df['rank']=df['amount'].rank(ascending=0, method='first')

說明:ascending :1 表示升序,0表示降序

method:此參數(shù)的作用是,當(dāng)遇到兩個(gè)值相同時(shí),排序處理的方式??梢匀〉闹涤?first、max、min、dense

(1)method =‘first’ 時(shí)

表示排序時(shí),序號不會重復(fù)且是連續(xù)的,遇到相同的值時(shí),會按照數(shù)據(jù)的先后順序標(biāo)序號,如下圖:

df['rank']=df['amount'].rank(ascending=0, method='first')
print(df)

(2)method='min’時(shí)

表示排序時(shí),遇到相同的值時(shí),后面數(shù)的序號與最先出現(xiàn)的數(shù)的序號保持一致,如下圖,843.86值重復(fù)兩次,排名均為9,且排序中沒有序號10(序號不連續(xù))

df['rank']=df['amount'].rank(ascending=0, method='min')
print(df)

(3)method='max’時(shí)

表示排序時(shí),遇到相同的值時(shí),后面數(shù)的序號與最后出現(xiàn)的數(shù)的序號保持一致,如下圖,843.86值重復(fù)兩次,排名均為10,且排序中沒有序號9(序號不連續(xù))

df['rank']=df['amount'].rank(ascending=0, method='max')
print(df)

(4)method='dense’時(shí)

表示排序時(shí),遇到相同的值時(shí),重復(fù)值序號保持一致,如下圖,843.86值重復(fù)兩次,排名均為9,且下一個(gè)數(shù)序號為10,序號保持連續(xù)

df['rank']=df['amount'].rank(ascending=0, method='dense')
print(df)

第二種常見排序:組內(nèi)排序 ,將上面數(shù)據(jù)根據(jù)id分組,并按照amount字段進(jìn)行組內(nèi)排序

df['rank']=df['amount'].groupby(df['id']).rank(ascending=0, method='dense')
#對結(jié)果按照id和rank進(jìn)行升序排列
data=df.sort_values(by=['id','rank'],ascending=(1,1))

Python常見排序算法匯總

所謂排序,就是使一串記錄,按照其中的某個(gè)或某些關(guān)鍵字的大小,遞增或遞減的排列起來的操作。排序算法,就是如何使得記錄按照要求排列的方法。

排序的穩(wěn)定性

經(jīng)過某種排序后,如果兩個(gè)記錄序號同等,且兩者在原無序記錄中的先后秩序依然保持不變,則稱所使用的排序方法是穩(wěn)定的,反之是不穩(wěn)定的。

內(nèi)排序和外排序

  • 內(nèi)排序:排序過程中,待排序的所有記錄全部放在內(nèi)存中
  • 外排序:排序過程中,使用到了外部存儲。

通常討論的都是內(nèi)排序。

影響內(nèi)排序算法性能的三個(gè)因素:

  • 時(shí)間復(fù)雜度:即時(shí)間性能,高效率的排序算法應(yīng)該是具有盡可能少的關(guān)鍵字比較次數(shù)和記錄的移動次數(shù)
  • 空間復(fù)雜度:主要是執(zhí)行算法所需要的輔助空間,越少越好。
  • 算法復(fù)雜性。主要是指代碼的復(fù)雜性。

Python常用排序算法

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

最新評論