pandas组内排序，并在每个分组内按序打上序号

最新推荐文章于 2025-02-05 13:09:55 发布
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分类专栏： 实际问题解决 文章标签： python
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本文详细介绍如何使用Pandas库对DataFrame中特定列进行组内排序，并为每组分配唯一序号，实现类似SQL的row_number() over()功能。通过实例演示了在不同部门薪资数据上应用此方法的具体步骤。

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问题：pandas组内排序，并在每个分组内按序打上序号

描述：
pandas dataframe 对dep_id组内的salary排序。希望给下面原本只有前三列的dataframe，添加上第四列。

等价于sql里的排序函数 row_number() over() 功能
在这里插入图片描述

假设我已经建好了仅有前三列的dataframe，数据集命名为 MyData，那么解决方案如下：

MyData['sort_id'] = MyData['salary'].groupby(MyData['dep_id']).rank()

结果如下：
在这里插入图片描述

Pandas分组排序并保留分组的顺序以及按固定顺序排序的方法
weixin_43890704的博客
08-01 1373
Pandas分组排序并保留分组的顺序以及按固定顺序排序的方法
python 利用 pandas 进行组内排序、单组排序、标号
weixin_44166997的博客
03-21 3429
如果只是单纯想对某一列进行排序，而不进行打序号的话直接使用.sort_values就可以了。下文是关于如何把序号也打上的 1·首先是不分组进行排序 （按user_id排序） 数据格式如下： data1['sort_num']=data1['user_id'].rank(ascending=1,method='first') data1['sort_num']=data1['user_id']...
pandas中调整部分列顺序的方法
最新发布
人太健忘了，需要有个地方记录
02-05 334
但是这种只适合列调整全部列的顺序，而且如果列太多，写起来也不太方便，那如果只想调整部分列的顺序怎么操作，今天学到一个方式，就是利用重置索引的方法，比如我想把d列放到a后面，就可以这样行写。这样就实现了部分调整列的顺序。
python pandas 排序_python pandas 组内排序、单组排序、标号的实例
weixin_39646658的博客
12-04 377
摘要：本文主要是讲解一下，如何进行排序。分为两种情况，不分组进行排序和组内进行排序。什么意思呢？具体来说，我举个栗子。****注意****如果只是单纯想对某一列进行排序，而不进行打序号的话直接使用.sort_values就可以了。下文是关于如何把序号也打上的————————————————————————————我们有一个数据集如下：我们下面想进行两种排序。先说第一种比较简单的也是很常用的，简单的...
pandas组内排序并在每个分组内按序打上序号
yjq125931902的博客
10-12 1087
虽然上面介绍的方法已经可以满足大部分需求，但在某些情况下可能还需要对算法做一些调整以适应特殊场景。比如，当数据集中存在多个相同排名的记录时，该如何处理呢？或者，如果需要根据某个复杂的条件来进行排序，又该怎么做呢？除了基于单个字段的排序之外，有时候我们还需要根据多个字段或是某些复杂的逻辑来决定排序顺序。这时候，可以考虑使用lambda表达式或者自定义函数来实现更灵活的排序机制。else:在上述代码中，我们定义了一个自定义排序函数，该函数会根据销量大小对商品进行加权处理。然后，我们再次使用rank()
python pandas 组内排序、单组排序、标号
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SCUT_Sam
05-17 5万+
摘要：本文主要是讲解一下，如何进行排序。分为两种情况，不分组进行排序和组内进行排序。什么意思呢？具体来说，我举个栗子。 ****注意**** 如果只是单纯想对某一列进行排序，而不进行打序号的话直接使用.sort_values就可以了。下文是关于如何把序号也打上的 ———————————————————————————— 我们有一个数据集如下： 我们下面想进行两种排序。先说第一种比
python pandas excel 排序_Python pandas对excel的操作实现示例
weixin_31516987的博客
02-09 2220
最近经常看到各平台里都有Python的广告，都是对excel的操作，这里明哥收集整理了一下pandas对excel的操作方法和使用过程。本篇介绍 pandas 的 DataFrame 对列 (Column) 的处理方法。示例数据请通过明哥的gitee进行下载。增加计算列pandas 的 DataFrame，每一行或每一列都是一个序列 (Series)。比如：import pandas as pdd...
python如何实现排序功能并标上序号
不定时分享最优质的网络技术与教程，满满的干货。
12-10 1181
这篇文章主要介绍了python实现排序功能,并在每个值按序打上序号的操作,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。
Pandas对数据进行排序标记（rank函数）
xiyu820312的博客
07-22 1268
Pandas对数据进行排序标记（rank函数） 现有一个问题： 数据是多个重复两遍的user_id，想新建一列，给重复的user_id标号，1和2。 具体功能如图： 使用groupby和rank函数即可实现上述功能。 具体代码如下： # 注： 这里是用user_id列对数据进行分组，然后对id列进行排序并且标号 df['rank_id'] = df.groupby('user_id').id.rank(ascending=1,method='first') rank的参数为： ascending: 排序
整理了25个Pandas实用技巧
Python宋宋的专栏
08-11 609
现在如果你需要创建一个更大的DataFrame，上述方法则需要太多的输入。有很多种实现的途径，我最喜欢的方式是传一个字典给DataFrame constructor，其中字典中的keys为列名，values为列的取值。如果你对你的DataFrame有操作方面的问题，或者你不能将它读进内存，那么在读取文件的过程中有两个步骤可以使用来减小DataFrame的空间大小。该DataFrame包含了与MultiIndexed Series一样的数据，不同的是，现在你可以用熟悉的DataFrame的函数对它进行操作。.
pandas：分组和排序
weixin_45081871的博客
04-08 6572
grouping and sorting lambda是匿名函数，即不再使用def的形式，可以简化脚本，使结构不冗余何简洁 groupby() value_counts() agg():可以同时运行一堆不同的函数（max（）、min（）） reset_index():转回常规索引的方法 sort_values() sort_index():按照索引值排序 1.分组分析（groupwise analysis） reviews.groupby("points").points.count() review
pandas:分组（GroupBy）
错位的梦寐的博客
09-29 3043
andas提供了一个灵活高效的groupby功能，它使你能以一种自然的方式对数据集进行切片、切块、摘要等操作。根据一个或多个键（可以是函数、数组或DataFrame列名）拆分pandas对象。计算分组摘要统计，如计数、平均值、标准差，或用户自定义函数。对DataFrame的列应用各种各样的函数。应用组内转换或其他运算，如规格化、线性回归、排名或选取子集等。计算透视表或交叉表。执行分位数分析以及其他...
pandas实现分组排序
longwei92的博客
04-10 2997
import pandas as pd df = pd.DataFrame([['A',1,'2019-03-01 00:00:30'], ['A',3,'2019-04-01 00:00:30'], ['A',2,'2019-03-01 00:00:30'], ['B',5,'2019-...
pandas dataframe分组，并在组内排序
YHKKun的博客
03-03 869
函数将数据分组，并在每个分组内部使用。
Python 教学 | Pandas 分组聚合与数据排序
weixin_55633225的博客
08-02 1626
本期文章我们将向大家介绍如何使用 Pandas 对数据进行基本的分组聚合，顺便介绍一下如何对数据进行排序。
pandas groupby 将数据连续分为n个一组及排号分组
weixin_44511734的博客
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18-Pandas groupby分组操作
qwy715229258163的博客
07-01 561
在数据分析中，经常会遇到这样的情况：根据某一列（或多列）标签把数据划分为不同的组别，然后再对其进行数据分析。比如，某网站对注册用户的性别或者年龄等进行分组，从而研究出网站用户的画像（特点）。在 Pandas 中，要完成数据的分组操作，需要使用 groupby() 函数，它和 SQL 的GROUP BY操作非常相似。在划分出来的组（group）上应用一些统计函数，从而达到数据分析的目的，比如对分组数据进行聚合、转换，或者过滤。下面对 groupby() 函数的应用过程进行具体的讲解。
使用Pandas对Data列进行基于顺序的分组排列
这家伙很懒，什么都没有留下
05-11 848
Pandas是一个开源的Python数据分析库，它提供了Series和DataFrame两种主要的数据结构，并集成了大量用于数据清洗、转换、聚合和可视化的函数和方法。Series是一个一维的、大小可变的、且可以包含任何数据类型（整数、字符串、浮点数、Python对象等）的数组。而DataFrame则是一个二维的、大小可变的、且可以包含异质类型列的表格型数据结构。DataFrame中的每一列都是一个Series对象。
Pandas数据分析12——pandas数据分组聚合
weixin_46277779的博客
08-03 4124
分类数据分组进行各种函数方法计算。数值型数据分组进行分箱然后分类计算
pandas组内排序并且新建序号列代码
03-12
可以使用pandas的groupby和apply方法来实现组内排序并新建序号列的功能，示例代码如下： ```python import pandas as pd # 创建示例数据 df = pd.DataFrame({ 'group': ['A', 'A', 'B', 'B', 'B', 'C'], 'value'...
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