Pandas排序和分組排名(sort和rank)的實現(xiàn)
更新時間：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,提供了豐富的功能來處理和分析數(shù)據(jù),本文主要介紹了Pandas排序和分組排名(sort和rank)的實現(xiàn),具有一定的參考價值,感興趣的可以了解一下
sort_values排序
1、對單列的值排序
對銷量進行排序
df.sort_values(by='銷量') # 倒序 df.sort_values(by='銷量',ascending=False)
2、對多列的值進行排序
對部門和銷量進行排名
df.sort_values(by=['部門','銷量'])
rank排名
語法：rank(axis=0, method: str = 'average',ascending: True/False)
| method | 說明 |
|---|---|
| average | 默認：在每個組中分配平均排名 |
| min | 對整個組使用最小排名 |
| max | 對整個組使用最大排名 |
| 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，而不是一個組中的相等元素的數(shù)量 |
國際排名
設(shè)置ascending=False參數(shù)進行倒序排序
# 國際排名 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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