Pandas常用排序、排名方法（sort_index、sort_values、rank）（参数解析与实战）

步入烟尘

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分类专栏： Python超入门文章标签：开发语言 pandas python 数据处理排序

于 2024-04-30 00:35:20 首次发布

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本文详细介绍了Pandas中用于数据排序和排名的sort_index、sort_values和rank方法，包括参数解析和实战示例。内容涵盖了单列和多列排序、处理重复值、对索引进行排名以及性能优化技巧，帮助读者掌握Pandas数据处理的核心能力。

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Pandas常用排序、排名

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100天精通Python（数据分析篇）——第70天：Pandas常用排序、排名方法（sort_index、sort_values、rank）

努力让自己发光，对的人才能迎着光而来

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一、按索引排序：sort_index() 1. Series类型排序 1）升序 2）降序 2. DataFrame类型排序 1）按行索引排序 2）按列索引排序二、按值排序：sort_values() 1. Series类型排序 1）升序 2）降序 2. DataFrame类型排序 1）单列排序 2）多列排序 3）排序算法

pandas-sort排序

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Pands 提供了两种排序方法，分别是按标签排序和按数值排序。

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Pandas中的数据排序（八）

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1、两种类型的数据排序（1）Series的排序： Series.sort_values(ascending=True, inplace=False) 参数说明： ascending：默认为True升序排序，为False降序排序 inplace：是否修改原始Series （2）DataFrame的排序： DataFrame.sort_values(by, ascending=True, inp...

【第5章Pandas实战案例与解析整理数据】5.383 深入Pandas：使用rank()函数生成精确排名序号的高级技巧

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代码学习，前言技术分享，深度分析编程技术，普及科普编程技术

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rank()函数是Pandas中一个非常强大的工具，用于根据数值大小生成排名。它返回一个新的Series对象，其中每个元素表示其在原数据中的排名。默认情况下，rank()函数会对所有非空值进行排名，并且相同的值会获得相同的排名。可以通过设置ascending# 创建示例数据data = {# 升序排名# 降序排名print(df)# 输出。

Pandas 数据处理-排序与排名的深度探索

一键难忘的博客

02-08

4698

Pandas是Python中广泛使用的数据处理库，提供了丰富的功能来处理和分析数据。在数据分析过程中，经常需要对数据进行排序和排名，以便更好地理解和分析数据。本文将介绍Pandas中常用的排序、排名方法，包括`sort_index`、`sort_values`和`rank`，并通过代码实例和解析来演示它们的使用。

pandas数据分析之排序和排名(sort和rank)

学而思(xiejava的blog)

01-30

2万+

对数据集进行排序和排名的是常用最基础的数据分析手段，pandas提供了方便的排序和排名的方法，通过简单的语句和参数就可以实现常用的排序和排名。本文以student数据集的DataFrame为例来演示和介绍pandas数据分析之排序和排名(sort和rank)。

pandas 排序_Pandas--数据排序

weixin_39926540的博客

11-27

5755

python 的 pandas 库中有一类对数据排序的方法，主要分为对参数列排序，对数值排序，及二者混合三种。一. 参数列排序首先我们生成一个乱序数列 unsorted_df随后我们可通过 df.sort_index()函数对数据集进行排序操作如不做规定，返回行参数正序排序添加参数 ascending=False 得到行参数逆序排序（ascending 默认 True）添加参数axis=1 可对列...

Pandas 排序——《Python数据分析库Pandas》

Python老吕的博客

05-24

1231

除了按照列值、索引进行排序外，Pandas还允许我们传入自定义的排序函数。这使得我们可以根据特定的业务需求进行排序。# 自定义排序函数：按照姓名的长度排序# 使用自定义函数进行排序在这个例子中，我们定义了一个自定义排序函数，它返回姓名的长度。然后，我们将这个函数作为key参数传递给函数，实现了按照姓名长度进行排序。Pandas提供了丰富而强大的排序功能，使得我们能够轻松地处理和分析各种数据结构。通过掌握这些排序方法，我们可以更加高效地进行数据预处理、探索性数据分析和数据挖掘工作。

pandas数据清洗：案例详解 sort_index 排序、sort_values 排序、rank排名

m0_46336403的博客

08-23

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pandas数据清洗：案例详解 sort_index 排序、sort_values 排序、rank排名1 三种排序函数对比1.1 构建实验数据2 sort_index函数对索引和列名进行排序2.1 sort_index函数参数简介2.2 sort_index函数对索引排序2.2 sort_index函数对列名排序3 sort_values函数根据特定列或特定行排序3.1 sort_values函数简介3.2 sort_values函数根据特定列数据排序3.2 sort_values函数根据特定行数据排序4

Python系列—-pandas的排序、排名

12-20

本篇文章将详细讲解如何使用`.sort_index()`、`.sort_values()`和`rank()`这三个方法来实现这一目标。首先，`.sort_index()`方法用于对数据框（DataFrame）的索引进行排序。你可以选择按照行索引（默认）或者列...

pandas的排序和排名的具体使用

09-18

本文将详细讲解Pandas的`sort_index`和`sort_values`方法以及排名功能。一、排序 1. **Series排序** - **按索引排序**：`Series.sort_index()`方法可以对Series的索引进行排序。默认情况下，它是升序排序，但...

Pandas 模块-操纵数据(4)-数据排序- .sort_index()

一分耕耘一分收获

12-07

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使用 .sort_index() 查看按照轴排序的数据 df. sort_index() 可以完成和 df. sort_values() 完全相同的功能，但python更推荐用只用df. sort_index()对“根据行标签”和“根据列标签”排序，其他排序方式推荐用df.sort_values()。

Python 数据处理 —— pandas 排序

dxs18459111694的博客

11-25

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方法修改数据不会带来任何副作用，几乎所有方法都返回一个新对象，而原始对象保持不变。方法，会复制底层数据（不包括轴索引，因为轴索引不可变），并返回一个新的对象。的名称一样，则会发出警告，并且列名优先。参数来接受一个可调用的函数，会将其应用于要排序的值上。：几乎不需要复制对象。每列的名称或类型可用于将不同的函数应用于不同的列。参数可用于指定需要排序的一列或多列。按索引排序还支持接受可调用函数的。参数，以将其应用于要排序的索引。的值，应该返回具有相同形状的。参数的字符串可以列名或索引的。需要明确的一点是，使用。

pandas 数据排序.sort_index()和.sort_values()使用教程

m0_46478042的博客

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df.sort_values(by=['b','a'],axis=0,ascending=[False,True]) #等同于df.sort_values(by=['b','a'],axis=0,ascending=[False,True])ascending：布尔型，True则升序，如果by=['列名1','列名2']，则该参数可以是[True, False]，即第一字段升序，第二个降序。df.sort_values(by='b') #等同于df.sort_values(by='b',axis=0)

Pandas 数据排序，人人都能学会的几种方法

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作者 | 阳哥来源 | Python数据之道Pandas 可以说是在Python数据科学领域应用最为广泛的工具之一。Pandas是一种高效的数据处理库，它以 dataframe 和 series 为基本数据类型，呈现出类似excel的二维数据。在数据处理过程中，咱们经常需要将数据按照一定的要求进行排序，以方便展示。这里，来给大家分享下在 Pandas 中排序的几种常用...

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有的时候我们可以要根据索引的大小或者值的大小对Series和DataFrame进行排名和排序。一、排序 pandas提供了sort_index方法可以根据行或列的索引按照字典的顺序进行排序 a、Series排序 1、按索引进行排序 #定义一个Series s = Series([1,2,3],index=["a","c","b"]) #对Series的索引进行排

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Pandas数据排序.sort_index() 在指定轴上根据索引进行排序，索引排序后内容会跟随排序import pandas as pd import numpy as npb = pd.DataFrame(np.arange(20).reshape(4,5),index=['c','a','d','b']) b 0 1 2

pandas对数据进行排序+基本统计方法

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目录一、按索引排序二、按值排序三、排序与排名四、基本统计方法 1.基础方法 2.分位数 3.平方绝对误差+方差+标准差+累加和五、处理缺失值六、补全缺失值一、按索引排序这里我们发现我们原来的数据中，我们的年份索引是从大到小排序的，使用了我们的sort_index之后，我们的索引变成了从小到大排序 data=pd.read_csv('gdp1.csv',index_col=['年份']) print(data) data1=data.sort_index...

Pandas.DataFrame.sort_index() 索引排序详解含代码含测试数据集随Pandas版本持续更新

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pandas常用方法

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当然可以！Pandas是一个强大的数据分析工具，提供了许多常用的方法来处理和操作数据。以下是一些常用的Pandas方法： 1. 读取数据： - `read_csv()`：从CSV文件中读取数据。 - `read_excel()`：从Excel文件中读取数据。 - `read_sql()`：从SQL数据库中读取数据。 2. 数据预览： - `head()`：查看数据的前几行。 - `tail()`：查看数据的后几行。 - `info()`：查看数据的基本信息，如列名、数据类型等。 - `describe()`：查看数据的统计信息，如均值、标准差等。 3. 数据选择和过滤： - `loc[]`：通过标签选择行和列。 - `iloc[]`：通过位置选择行和列。 - `[]`：通过列名选择列。 4. 数据清洗和处理： - `dropna()`：删除包含缺失值的行或列。 - `fillna()`：填充缺失值。 - `replace()`：替换特定值。 - `duplicated()`：检测重复值。 - `drop_duplicates()`：删除重复值。 5. 数据排序和排名： - `sort_values()`：按照指定列的值进行排序。 - `rank()`：计算每个元素的排名。 6. 数据分组和聚合： - `groupby()`：按照指定列进行分组。 - `concat()`：按照指定轴将多个DataFrame合并。 - `merge()`：根据指定的列将两个DataFrame连接。 8. 数据可视化： - `plot()`：绘制数据的折线图、柱状图等。 - `hist()`：绘制数据的直方图。 - `scatter()`：绘制数据的散点图。这些只是Pandas中的一部分常用方法，还有很多其他功能强大的方法可以用于数据处理和分析。如果你有具体的问题或者需要了解更多方法，请告诉我！