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Pandas排序和分組排名(sort和rank)的實(shí)現(xiàn)

 更新時(shí)間：2024年07月26日 11:06:27   作者：Bianca427  
Pandas是Python中廣泛使用的數(shù)據(jù)處理庫(kù),提供了豐富的功能來(lái)處理和分析數(shù)據(jù),本文主要介紹了Pandas排序和分組排名(sort和rank)的實(shí)現(xiàn),具有一定的參考價(jià)值,感興趣的可以了解一下

sort_values排序

1、對(duì)單列的值排序

對(duì)銷量進(jìn)行排序

df.sort_values(by='銷量')
# 倒序
df.sort_values(by='銷量',ascending=False)

 2、對(duì)多列的值進(jìn)行排序

對(duì)部門和銷量進(jìn)行排名

df.sort_values(by=['部門','銷量'])

rank排名

語(yǔ)法：rank(axis=0, method: str = 'average',ascending: True/False)

method說(shuō)明
average默認(rèn)：在每個(gè)組中分配平均排名
min對(duì)整個(gè)組使用最小排名
max對(duì)整個(gè)組使用最大排名
first按照值在數(shù)據(jù)中出現(xiàn)的次序分配排名
dense類似于method=‘min’,但組件排名總是加1，而不是一個(gè)組中的相等元素的數(shù)量

國(guó)際排名

設(shè)置ascending=False參數(shù)進(jìn)行倒序排序

# 國(guó)際排名
df['排名'] = df['銷量'].rank(method='min',ascending=False)
# 取整
df['排名']=df['排名'].map(lambda x : round(x))

 中國(guó)排名

df['排名'] = df['銷量'].rank(method='dense',ascending=False)
df['排名']=df['排名'].map(lambda x : round(x))

按部門分組排名

df['排名'] = df.groupby("部門")['銷量'].rank(method='dense')
df['排名']=df['排名'].map(lambda x : round(x))
df = df.sort_values(['部門','排名'])

到此這篇關(guān)于Pandas排序和分組排名(sort和rank)的實(shí)現(xiàn)的文章就介紹到這了,更多相關(guān)Pandas排序和分組排名內(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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