obj = Series([1,4,3,2],index=['d','a','b','c'])print(obj.sort_values()) 三,排名(rank) 排名是指为数据进行一个排名,排名的顺序从1开始,依次加1递增。 DataFrame.rank(axis=0, method='average', numeric_only=NoDefault.no_default, na_option='keep', ascending=True, pct=False) 举个...
ascending=False)#按语文成绩进行max排名df_rank['语文排名-max']=df_rank['4-语文'].rank(method='max',ascending=False)#按语文成绩进行first排名df_rank['语文排名-first']=df_rank['4-语文'
Series当中的排序方法有两个,一个是sort_index,顾名思义根据Series中的索引对这些值进行排序。另一个是sort_values,根据Series中的值来排序。这两个方法都会返回一个新的Series: 索引排序 对于DataFrame来说也是一样,同样有根据值排序以及根据索引排序这两个功能。但是由于DataFrame是一个二维的数据,所以在使用上会有...
2、sort_values:顾名思义是根据dataframe值进行排序,常用的参数为: sort_values(by,axis=0,ascending=True,inplace=False,kind='quicksort',na_position='last',ignore_index=False,key:'ValueKeyFunc'=None) by:str或者是str的list,需要排序的列名。 ascending:是否为升序排列,默认为True,如果降序需要设定为Fal...
使用sort_values方法。通过by参数传入希望排序参照的列名，可以是一列或多列。同样可以指定ascending参数来指定排序顺序。默认是对行进行排序，不能对列进行排序。排名：使用rank方法。可以指定method参数来决定排名的计算方式，如first等。对于DataFrame，可以通过axis参数指定是以行为单位计算排名还是以列为单位...
Series当中的排序方法有两个,一个是sort_index,顾名思义根据Series中的索引对这些值进行排序。另一个是sort_values,根据Series中的值来排序。这两个方法都会返回一个新的Series: 索引排序 对于DataFrame来说也是一样,同样有根据值排序以及根据索引排序这两个功能。但是由于DataFrame是一个二维的数据,所以在使用上会有...
可以使用sort_index()方法对DataFrame进行排序。可以通过传递轴参数和排序顺序来完成。默认情况下, 按升序对行标签进行排序。 例子 import pandas as pd import numpy as np info=pd.DataFrame(np.random.randn(10, 2), index=[1, 2, 5, 4, 8, 7, 9, 3, 0, 6], columns = ['col4', 'col3'])...
Series中的排序方法有两个，一个是sort_index，顾名思义，根据Series中的索引对这些值进行排序。另一个是sort_values，根据Series中的值来排序。这两个方法都会返回一个新的Series：索引排序 对于DataFrame来说，也是一样，同样有根据值排序和根据索引排序这两个功能。但是由于DataFrame是一个二维的数据，...
pandas中的Series和DataFrame的rank方法的理解 rank是将Series或DataFrame的数据进行排序类型的一种方法,不过它并不像sort(含sort_index、sort_values等)那样返回的是排序后的数据,而是当前数据的排名。 上述很好理解,但是往往可以看到一句话: 默认情况下,rank是通过“为各组分配一个平均排名”的方式破坏平级关系的...
pandas 的 dataframe 数据对象有两种的排序方式,一种是根据索引标签(index label)排序,另一种是按照指定某一列的值(value)排序,它们分别对应sort_index函数和sort_values函数。 1按索引标签排序 1.1按行索引标签排序 1.2按列索引标签排序 2按值排序 3排序算法 ...