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pandas中數(shù)據(jù)的排序與排名的具體使用

更新時(shí)間：2024年07月26日 10:09:51 作者：程序那點(diǎn)事hhu

Pandas對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行排序和排名是非常常見(jiàn)的操作,本文主要介紹了pandas中數(shù)據(jù)的排序與排名的具體使用,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,需要的朋友們下面隨著小編來(lái)一起學(xué)習(xí)學(xué)習(xí)吧

by: 這是排序的關(guān)鍵字參數(shù)，可以是單個(gè)列的標(biāo)簽或列標(biāo)簽的列表，用于指定按照哪些列進(jìn)行排序。
axis: 指定排序的軸，0 表示按行排序，1 表示按列排序。默認(rèn)值是 0，按行排序。
ascending: 指定排序順序，True 表示升序，F(xiàn)alse 表示降序。默認(rèn)值是 True。
inplace: 是否在原地修改 DataFrame，如果設(shè)置為 True，則會(huì)在原 DataFrame 上進(jìn)行排序，并返回 None。默認(rèn)值是 False。
ignore_index: 是否忽略索引，如果設(shè)置為 True，則在排序后重新生成索引。默認(rèn)值是 False。
na_position: 指定缺失值的位置放置方式，可以是 ‘first’（在最前面），‘last’（在最后面）。默認(rèn)是 ‘last’。

代碼示例：

import pandas as pd

# 創(chuàng)建一個(gè)包含學(xué)生考試成績(jī)的 DataFrame
data = {'姓名': ['小明', '小紅', '小華', '小剛'],
        '數(shù)學(xué)成績(jī)': [85, 90, 75, 80],
        '英語(yǔ)成績(jī)': [70, 65, 80, 75]}

df = pd.DataFrame(data)

# 按照數(shù)學(xué)成績(jī)降序排序
df_sorted = df.sort_values(by='數(shù)學(xué)成績(jī)', ascending=False)
print("按照數(shù)學(xué)成績(jī)降序排序的學(xué)生表格：")
print(df_sorted)

# 按照數(shù)學(xué)成績(jī)升序排序，并忽略索引
df_sorted = df.sort_values(by='數(shù)學(xué)成績(jī)', ascending=True, ignore_index=True)
print("按照數(shù)學(xué)成績(jī)升序排序并忽略索引的學(xué)生表格：")
print(df_sorted)

# 按照數(shù)學(xué)成績(jī)降序排序，并將缺失值排在最前面
df_sorted = df.sort_values(by='數(shù)學(xué)成績(jī)', ascending=False, na_position='first')
print("按照數(shù)學(xué)成績(jī)降序排序，并將缺失值排在最前面的學(xué)生表格：")
print(df_sorted)

# 按照數(shù)學(xué)成績(jī)和英語(yǔ)成績(jī)同時(shí)排序
df_sorted = df.sort_values(by=['數(shù)學(xué)成績(jī)', '英語(yǔ)成績(jī)'], ascending=[False, True])
print("按照數(shù)學(xué)成績(jī)降序、英語(yǔ)成績(jī)升序排序的學(xué)生表格：")
print(df_sorted)

rank() 是 Pandas 庫(kù)中用于對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行排名的函數(shù)。它可以根據(jù)指定的條件對(duì) DataFrame 或 Series 中的元素進(jìn)行排名，并返回相應(yīng)的排名結(jié)果。下面是 rank() 函數(shù)的詳細(xì)介紹、參數(shù)說(shuō)明、示例和代碼：

詳細(xì)介紹：

rank() 函數(shù)根據(jù)指定的排名規(guī)則對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行排名。在默認(rèn)情況下，它會(huì)根據(jù)元素的數(shù)值大小進(jìn)行排名?？梢赃x擇在具有相同數(shù)值的元素之間進(jìn)行處理，例如平均排名、最大排名或最小排名。

參數(shù)介紹：

method（方法）： 這是一個(gè)可選參數(shù)，用于指定處理相同數(shù)值的方法?？蛇x的方法包括：

'average'（默認(rèn)）：相同數(shù)值的元素將被分配平均排名。
'min'：相同數(shù)值的元素將被分配最小的排名。
'max'：相同數(shù)值的元素將被分配最大的排名。
'first'：元素按照它們?cè)跀?shù)據(jù)中出現(xiàn)的順序進(jìn)行排名。

ascending（升序排名）： 這是一個(gè)可選參數(shù)，用于指定排名順序。默認(rèn)為 True，即升序排名。

na_option（缺失值處理）： 這是一個(gè)可選參數(shù)，用于指定在數(shù)據(jù)中存在缺失值時(shí)的處理方式?？蛇x的選項(xiàng)包括：

'keep'：保留缺失值的位置，并將其排名設(shè)為 NaN。
'top'：將缺失值排在最前面。
'bottom'：將缺失值排在最后面。

代碼示例：

import pandas as pd

# 創(chuàng)建一個(gè)示例 DataFrame
數(shù)據(jù) = {'姓名': ['張三', '李四', '王五', '趙六'],
      '成績(jī)': [85, 90, 85, 75]}
df = pd.DataFrame(數(shù)據(jù))

# 使用 rank() 函數(shù)對(duì)成績(jī)進(jìn)行排名
df['排名'] = df['成績(jī)'].rank(method='average', ascending=False)

print(df)

在這個(gè)例子中，我們創(chuàng)建了一個(gè)包含學(xué)生姓名和分?jǐn)?shù)的 DataFrame。然后，我們使用 rank() 函數(shù)對(duì)分?jǐn)?shù)列進(jìn)行排名，采用了默認(rèn)的平均排名方法，并將排名結(jié)果存儲(chǔ)在新的列 'Rank' 中。

到此這篇關(guān)于pandas中數(shù)據(jù)的排序與排名的具體使用的文章就介紹到這了,更多相關(guān)pandas 數(shù)據(jù)排序與排名內(nèi)容請(qǐng)搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家！

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