摘要：本文主要是講解一下，如何進(jìn)行排序。分為兩種情況，不分組進(jìn)行排序和組內(nèi)進(jìn)行排序。什么意思呢？具體來說，我舉個(gè)栗子。

****注意****

如果只是單純想對(duì)某一列進(jìn)行排序，而不進(jìn)行打序號(hào)的話直接使用.sort_values就可以了。下文是關(guān)于如何把序號(hào)也打上的

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我們有一個(gè)數(shù)據(jù)集如下：

我們下面想進(jìn)行兩種排序。先說第一種比較簡單的也是很常用的，簡單的對(duì)某一列進(jìn)行排序然后添加一列序號(hào)。

例如，我們隊(duì)comment_num這一列進(jìn)行從大到小的排序，然后給出序號(hào)。如下圖：

可以看到，sort_num這一列就是我們隊(duì)comment_num的排序。

如何實(shí)現(xiàn)呢？很簡單，代碼如下（數(shù)據(jù)集為data）：

data['sort_num']=data['comment_num'].rank(ascending=0,method='dense')

這里，我們用到了兩個(gè)參數(shù)，第一個(gè)很好理解 ascending，就是選擇是升序還是降序排列。

另外一個(gè)參數(shù)method，這個(gè)參數(shù)很重要。我下面詳細(xì)講一下。

有時(shí)候，我們排序的時(shí)候會(huì)遇到相同大小，這個(gè)時(shí)候怎么處理呢？method其實(shí)就是讓我們選擇如何處理。

有以下幾種處理方案：

第一種情況，如果出現(xiàn)相等，則序號(hào)一樣，之后序號(hào)照常遞增。這種情況就是上圖的，我們看到comment_num等于4的有2個(gè)，序號(hào)為1。comment_num等于3的時(shí)候，序號(hào)為2，這個(gè)叫做正常按1依次遞增。這和時(shí)候method='dense'

第二種情況，如果出現(xiàn)相等，則取最先出現(xiàn)的值序號(hào)為“最小”，其他相同值依次按1遞增，如果把上面代碼method='first'，就是實(shí)現(xiàn)這種效果，效果如下圖：

data['sort_num']=data['comment_num'].rank(ascending=0,method='first')

comment_num中，4最大，并且第1行中的4最先出現(xiàn)，故序號(hào)為1。

第三種情況和第四種情況比較復(fù)雜。文字不好說明，下面直接放代碼和效果。

當(dāng)method='min'時(shí)

data['sort_num']=data['comment_num'].rank(ascending=0,method='min')

當(dāng)method='max'時(shí)

data['sort_num']=data['comment_num'].rank(ascending=0,method='max')

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上面只是某一列的排序，下面是組內(nèi)排序。什么是意思？同樣看下面的例子

假如，我想對(duì)cate為7的comment_num進(jìn)行排序，同樣也對(duì)，cate為8的comment_num進(jìn)行排序。也就是說，對(duì)comment_num排序的時(shí)候，只考慮相同的cate，這個(gè)就是對(duì)組內(nèi)進(jìn)行排序。

實(shí)現(xiàn)的效果應(yīng)該如下圖：

實(shí)現(xiàn)代碼也很簡單。

data['group_sort']=data['comment_num'].groupby(data['cate']).rank(ascending=0,method='dense')

以上這篇python pandas 組內(nèi)排序、單組排序、標(biāo)號(hào)的實(shí)例就是小編分享給大家的全部內(nèi)容了，希望能給大家一個(gè)參考，也希望大家多多支持腳本之家。

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