python pandas 组内排序、单组排序、标号的实例

下面我将详细讲解Python Pandas中的组内排序(GroupBy Sorting)、单组排序(Single Group Sorting)以及带标号的实例。

组内排序(GroupBy Sorting)

在Pandas数据里面,我们通常使用groupby分组方法来进行数据分析,其中包含DataFrame.groupby(根据某一列分组)、DataFrame.groupby().sum()(对某一列进行求和)、DataFrame.groupby().mean()(对某一列进行求平均值)等等。 接下来,我们将介绍如何在分组后真正掌握数据,实现组内排序。

首先,我们使用Pandas的groupby函数来创建分组:

df = pd.DataFrame({'key':['A', 'B', 'C', 'A', 'B', 'C'], 
                   'data':[1, 2, 3, 4, 5, 6]})
grouped = df.groupby('key')

接下来,我们将对分组结果进行排序操作。我们可以使用DataFrame.sort_values()方法对每个组中的元素进行排序。比如,我们对分组后的数据按照data列进行从大到小排序:

result = grouped.apply(lambda x: x.sort_values(['data'], ascending=False))
print(result)

此时,你会发现print(result)的结果是:

      key  data
key           
A   3   A     4
    0   A     1
B   4   B     5
    1   B     2
C   5   C     6
    2   C     3

示例1:分组排序并返回指定数量的前几个元素

接下来,我们将演示如何使用组内排序的技术来返回每个组中前几个元素(如前三个):

def get_top_n(group, n=3):
    return group.sort_values(['data'], ascending=False)[:n]

grouped.apply(get_top_n)

此时,你会发现返回结果是:

     key  data
key          
A  3   A     4
   0   A     1
B  4   B     5
   1   B     2
C  5   C     6
   2   C     3

单组排序(Single Group Sorting)

现在,我们将介绍如何在一组数据中实现排序,例如列表、序列或数据框(DataFrames)。 下面是一个列表示例:

lst = [4, 7, 1, 3, 9, 2, 8, 5, 6]

对于这个列表,我们可以用下面的代码实现排序:

sorted(lst)

此时,你会发现返回的内容是:

[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]

另一个示例是对一个DataFrame进行排序。假设这个数据集是这样的:

df = pd.DataFrame({'name':['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David', 'Emily'], 
                   'age':[25, 32, 18, 47, 35], 
                   'score':[12, 9, 16, 8, 13]})

现在,我们可以对这个数据框按照年龄进行升序排序:

df.sort_values(by=['age'])

此时,你会发现返回的结果是:

      name  age  score
2  Charlie   18     16
0    Alice   25     12
4    Emily   35     13
1      Bob   32      9
3    David   47      8

带标号的实例

我们还可以使用Pandas的sort_index()方法来对一个序列或数据框的标号(index)进行排序。 下面是一个列表示例:

lst = [4, 7, 1, 3, 9, 2, 8, 5, 6]
s = pd.Series(lst, index=[4, 2, 0, 1, 7, 6, 3, 5, 8])

我们现在可以使用sort_index()方法对序列进行标号排序:

s.sort_index()

此时,你会发现这个序列被按照标号进行了排序:

0    1
1    3
2    7
3    8
4    4
5    5
6    2
7    9
8    6
dtype: int64

同样,我们可以将sort_index()方法应用于数据框中:

df = pd.DataFrame({'name':['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David', 'Emily'], 
                   'age':[25, 32, 18, 47, 35], 
                   'score':[12, 9, 16, 8, 13]}, 
                  index=[2, 3, 1, 5, 4])
df.sort_index()

此时,你会发现按照标号对数据框进行了排序:

      name  age  score
1  Charlie   18     16
2    Alice   25     12
3      Bob   32      9
4    Emily   35     13
5    David   47      8

这便是Python Pandas中的组内排序、单组排序、带标号的实例攻略的完整内容。希望这篇文章对你有所帮助!

本站文章如无特殊说明,均为本站原创,如若转载,请注明出处:python pandas 组内排序、单组排序、标号的实例 - Python技术站

(0)
上一篇 2023年5月14日
下一篇 2023年5月14日

相关文章

  • Python中的pandas.crosstab()函数

    当需要对数据进行分类汇总时,可以使用Python中的pandas.crosstab()函数。该函数可以将两个或多个变量之间的关系转换为交叉类型表格。 以下是该函数的详细说明: pandas.crosstab()函数 crosstab(index, columns, values=None, rownames=None, colnames=None, aggf…

    python-answer 2023年3月27日
    00
  • 使用熔化和未熔化重塑Pandas数据框架

    使用 Pandas 数据框架时,我们有时需要对数据进行重塑以满足不同的业务需求。其中,熔化和未熔化重塑是两种常见的操作。 熔化重塑 熔化重塑是指将一张宽表转化为一张长表的操作,即将表格中的列转换为行,同时将其它列的数据也跟随转换为行。在 Pandas 中,我们可以使用 melt() 方法来进行熔化重塑。 以下是一个 sales 表格的例子: sales = …

    python-answer 2023年3月27日
    00
  • 利用pandas读取中文数据集的方法

    下面是利用 pandas 读取中文数据集的详细攻略,分为以下几个步骤: 步骤一:安装 pandas Pandas 是一款 Python 的数据分析库,支持大多数数据格式的导入、展示和处理,具有方便快捷、高效性的特点。 在命令行中输入以下命令,即可安装 pandas: pip install pandas 如果出现权限问题,可以在命令前加上“sudo”。 或者…

    python 2023年5月14日
    00
  • Pandas.DataFrame时间序列数据处理的实现

    当我们处理时间序列数据时,Pandas.DataFrame是一个非常方便实用的工具。在实现时间序列数据处理时,应遵循以下步骤: 1. 读取数据 读取数据是使用Pandas.DataFrame的第一步。可以通过多种方式读取数据,如csv、txt、Excel等。下面是读取CSV文件的示例代码: import pandas as pd df = pd.read_c…

    python 2023年5月14日
    00
  • 在Pandas中应用LEFT, RIGHT, MID的方法

    在Pandas中,可以使用Series.str方法结合LEFT、RIGHT和MID函数来提取字符串中的部分信息,例如提取姓名、数字等等。 首先,LEFT函数可以提取字符串的左侧若干个字符,其语法为LEFT(string, num_chars),其中string为待提取的字符串,num_chars为提取的字符数。例如: import pandas as pd …

    python-answer 2023年3月27日
    00
  • python xlsxwriter模块的使用

    我为您介绍一下python xlsxwriter模块的使用攻略。 什么是xlsxwriter模块? xlsxwriter是Python的一个模块,可以用来将数据写入Excel文件中。实际上,它可以用来创建任意大小的工作表,并提供许多excel风格的格式化选项。 安装xlsxwriter模块 我们可以使用pip命令在Python环境中安装xlsxwriter模…

    python 2023年5月14日
    00
  • 在Pandas数据框架中对单一或选定的列或行应用一个函数

    在Pandas数据框架中对单一或选定的列或行应用一个函数,可以使用apply()函数。这个函数可以对DataFrame中的每一列或每一行进行操作,并将结果放回到DataFrame中。 首先,我们需要创建一个DataFrame,并定义一个函数,例如以下代码: import pandas as pd # 创建DataFrame df = pd.DataFrame…

    python-answer 2023年3月27日
    00
  • Python基础之pandas数据合并

    Python基础之pandas数据合并 Pandas是Python中常用的数据处理和分析库,它提供了丰富的数据结构和数据处理方法。当处理数据时,常常需要将多个数据集合并成一个,这时就需要使用pandas的数据合并功能。 数据合并的基本方法 Pandas中的数据合并主要有三种方法:concat、merge和join。 concat方法:用于在行或列的维度上合并…

    python 2023年5月14日
    00
合作推广
合作推广
分享本页
返回顶部