Pandas 列排名 - Python

在数据分析过程中，经常需要对数据进行排序和排名操作。Pandas提供了灵活的排序和排名功能，可以轻松地对数据进行排序和排名操作。本文将介绍Pandas列排名的方法和详细步骤。

排序操作

排序调用 sort_values 函数。例如：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 4], 'B': [4, 3, 2, 1]})
df_sorted = df.sort_values('B', ascending=False)

在该例中，按‘B’列的值进行降序排列。

排名操作

在Pandas中，rank()函数被用于求值时的相对排名。 值得注意的是，该函数也可以被用于 Pandas DataFrame 和 Series 类型。Spark 也有 rank() 函数，但用法和语义不同。以下是 rank() 函数的一些重要参数：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 4], 'B': [4, 3, 2, 1]})
df_ranked = df['B'].rank(ascending=False, method='min')

在该例中，rank() 函数会将 'B' 列的值进行排名，按照降序的方式使用最小值进行排名。

• ascending：默认为True，即按升序排列，False表示降序排序。
• method ： 排名的方法。默认为 average，即处理相同标签时，返回平均排名。min，与平均排名相同，但是所有相同的处理标签的条目都将用同一个最小排名来代替，降低次序。选择 max 选项则执行相反的操作。

结语

Pandas提供了强大的排序和排名操作功能，可以方便的对数据进行排序和排名操作。掌握了以上方法，就可以非常轻松地对数据进行排序和排名。