pandas的排序和排名的具体使用

下面就是关于pandas的排序和排名的具体使用的完整攻略：

一、排序

pandas中的排序是指将数据集中的数据按照某种规则进行排序，一般分为升序和降序两种方式。

1.1 升序排序

要对数据集进行升序排序，可以使用sort_values()方法。例如，我们有如下的一个DataFrame：

import pandas as pd

data = {'name': ['张三', '李四', '王五', '赵六', '刘七'],
        'age': [18, 19, 20, 21, 22],
        'score': [90, 88, 92, 86, 95]}
df = pd.DataFrame(data, index=['a', 'b', 'c', 'd', 'e'])

我们想要按照年龄升序排序，可以使用以下代码：

df.sort_values('age', ascending=True, inplace=True)

其中，ascending=True表示按升序排列；inplace=True表示对原DataFrame进行修改。

输出结果如下：

  name  age  score
a   张三   18     90
b   李四   19     88
c   王五   20     92
d   赵六   21     86
e   刘七   22     95

1.2 降序排序

要对数据集进行降序排序，可以使用sort_values()方法。例如，我们还是用上面的DataFrame，但是这次我们想要按照分数降序排序，可以使用以下代码：

df.sort_values('score', ascending=False, inplace=True)

其中，ascending=False表示按降序排列。

输出结果如下：

  name  age  score
e   刘七   22     95
c   王五   20     92
a   张三   18     90
b   李四   19     88
d   赵六   21     86

二、排名

在pandas中，排名是指给一组数据按大小排序后，给出每个数据的排名。排名分为两种情况：在每组数据中只取唯一值的情况下的排名，以及根据先后顺序排名（即有重复情况下的排名）。两种情况的排名方法略有不同。

2.1 取唯一值的排名

如果数据中没有重复值，则可以使用rank()方法得到每个值的排名。例如，我们有如下的一个DataFrame：

data = {'name': ['张三', '李四', '王五', '赵六', '刘七'],
        'age': [18, 19, 20, 21, 22],
        'score': [90, 88, 92, 86, 95]}
df = pd.DataFrame(data, index=['a', 'b', 'c', 'd', 'e'])

我们想要按照年龄从小到大排序，并给出每个年龄的排名，可以使用以下代码：

df['rank'] = df['age'].rank(method='min')

其中，method='min'表示排名方式为最小值。还有其他的排名方式，具体可以查看rank()方法的文档。

输出结果如下：

  name  age  score  rank
a   张三   18     90   1.0
b   李四   19     88   2.0
c   王五   20     92   3.0
d   赵六   21     86   4.0
e   刘七   22     95   5.0

可以看到，每个年龄的排名都被计算出来了。

2.2 有重复值的排名

如果数据中有重复值，那么就要使用rank()方法中的一些参数来处理。例如，我们有如下的一个DataFrame：

data = {'name': ['张三', '李四', '王五', '赵六', '刘七'],
        'age': [18, 19, 20, 21, 21],
        'score': [90, 88, 92, 86, 95]}
df = pd.DataFrame(data, index=['a', 'b', 'c', 'd', 'e'])

我们想要按照年龄从小到大排序，并给出每个年龄的排名，可以使用以下代码：

df['rank'] = df['age'].rank(method='min', ascending=True)

其中，ascending=True表示升序排列；method='min'表示使用最小排名。如果使用默认的参数，则会按照先来后到的顺序进行排名。

输出结果如下：

  name  age  score  rank
a   张三   18     90   1.0
b   李四   19     88   2.0
c   王五   20     92   3.0
d   赵六   21     86   4.0
e   刘七   21     95   4.0

可以看到，在年龄为21的数据中，赵六和刘七的排名都是4.0。

三、总结

综上所述，pandas中的排序和排名的使用方法如下：

• sort_values()方法可以对DataFrame进行排序，参数ascending控制排序的升降序，参数inplace控制是否对原DataFrame进行修改。
• rank()方法可以对一组数据进行排名，参数method控制排名的方式，可以处理重复值的情况，参数ascending控制排名的升降序。

以上就是pandas的排序和排名的使用攻略，希望对您有所帮助。