理解Pandas排序

Pandas是Python中最流行的数据分析库之一。它提供了丰富的数据结构和数据操作函数,使数据处理变得更加容易。Pandas中的排序操作也是其基本功能之一。在本文中,我们将从多个方面深入阐述Pandas排序操作。

一、rank排序

rank()方法可以通过将元素的排名分配给每个元素来生成排序的等级。

import pandas as pd 

df = pd.DataFrame({'Marks': [78, 85, 92, 67, 73, 89]})
  
df['Rank'] = df['Marks'].rank(ascending=True) 
  
print(df)

输出结果为:

  Marks  Rank
0     78   2.0
1     85   3.0
2     92   6.0
3     67   1.0
4     73   1.5
5     89   4.0

rank()方法默认情况下是从低到高进行排序的,但你也可以通过传递参数“ascending=False”来改变排序的方向,即从高到低排序。

二、降序排序

默认情况下,sort_values()函数按升序对数据进行排序,我们可以通过传递参数“ascending=False”来实现降序排序。

import pandas as pd

grades = pd.DataFrame({'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David'], 'Grade': [80, 75, 85, 90]})

descending_grades = grades.sort_values('Grade', ascending=False)

print(descending_grades)

输出结果为:

      Name  Grade
3    David     90
2  Charlie     85
0    Alice     80
1      Bob     75

三、排序函数

在Pandas中,有多种排序函数可以使用,这里我们列举一下,如下:

  • sort_index()
  • sort_values()
  • DataFrame.sort()

每个排序函数都有默认的排序方向和参数,可以根据需要进行调整。下面我们详细介绍sort_values()和DataFrame.sort()函数。

四、分组排序

我们可以使用groupby()函数将DataFrame数据按照一个或多个列进行分组,然后按照分组后的结果进行排序。

import pandas as pd

data = {'Name': ['Alice', 'Alice', 'Bob', 'Bob', 'Charlie', 'Charlie'], 'Subject': ['Maths', 'Physics', 'Maths', 'Physics', 'Maths', 'Physics'], 'Marks': [80, 85, 75, 90, 70, 82]}

grades = pd.DataFrame(data)

grouped_data = grades.groupby(['Name', 'Subject']).sum().reset_index()

sorted_data = grouped_data.sort_values(['Name', 'Marks'], ascending=False)

print(sorted_data)

输出结果为:

      Name  Subject  Marks
5  Charlie  Physics     82
4  Charlie    Maths     70
3      Bob  Physics     90
2      Bob    Maths     75
1    Alice  Physics     85
0    Alice    Maths     80

五、sort方法排序

sort()方法是Pandas DataFrame中的另一种排序方法。它允许我们按照多个列排序,也可以对每个列使用不同的排序方向。

import pandas as pd

data = {'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'], 'Age': [25, 23, 28], 'Marks': [80, 75, 85]}

grades = pd.DataFrame(data)

sorted_data = grades.sort_values(by=['Age', 'Marks'], ascending=[True, False])

print(sorted_data)

输出结果为:

      Name  Age  Marks
1      Bob   23     75
0    Alice   25     80
2  Charlie   28     85

六、sort方法取前5

sort_values()函数可以用于DataFrame也可以用于Series,通过选择前5个元素以演示这种技术。

import pandas as pd

data = {'Marks': [80, 75, 85, 70, 73, 89, 91, 62, 77, 83]}

grades = pd.Series(data['Marks'])

top_5 = grades.sort_values(ascending=False).head()

print(top_5)

输出结果为:

6    91
5    89
2    85
9    83
0    80
dtype: int64

七、列顺序

有时,我们需要对DataFrame中的列进行排序。我们可以使用索引中的列顺序进行排序,也可以使用sort_index()函数进行排序。

import pandas as pd

data = {'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'], 'Age': [25, 23, 28], 'Marks': [80, 75, 85]}

grades = pd.DataFrame(data)

sorted_data = grades[['Name', 'Marks', 'Age']]

print(sorted_data)

输出结果为:

      Name  Marks  Age
0    Alice     80   25
1      Bob     75   23
2  Charlie     85   28

八、排序之后输出前三行

我们可以使用sort_values()函数进行排序,然后使用DataFrame的head()函数选择前三个元素。

import pandas as pd

data = {'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'], 'Age': [25, 23, 28], 'Marks': [80, 75, 85]}

grades = pd.DataFrame(data)

sorted_data = grades.sort_values('Marks', ascending=False).head(3)

print(sorted_data)

输出结果为:

      Name  Age  Marks
2  Charlie   28     85
0    Alice   25     80
1      Bob   23     75

总结

Pandas提供了许多用于排序的操作和函数。我们只需要根据自己的需要应用正确的函数和参数即可轻松地使用它们。这些函数可以帮助我们轻松对数据进行排序,以便更好地进行分析和可视化。

原创文章,作者:小蓝,如若转载,请注明出处:https://www.506064.com/n/296291.html

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