dataframe rank 倒序

要将DataFrame中的某一列按照倒序排列，可以使用`sort_values()`方法，然后再使用`ascending=False`参数将其倒序排列。例如，假设我们有如下DataFrame：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David'], 'score': [85, 92, 78, 90]})
print(df)

输出：

       name  score
0     Alice     85
1       Bob     92
2   Charlie     78
3     David     90

我们想要将`score`列按照倒序排列，可以这样做：

df = df.sort_values('score', ascending=False)
print(df)

输出：

       name  score
1       Bob     92
3     David     90
0     Alice     85
2   Charlie     78

这样，`score`列就按照倒序排列了。

相关问题

dataframe倒序

要将 DataFrame 倒序排列，你可以使用 `sort_values()` 函数并设置 `ascending=False` 参数。以下是一个示例：

import pandas as pd

# 创建示例 DataFrame
data = {'Name': ['John', 'Alice', 'Bob', 'David'],
        'Age': [28, 24, 32, 19]}
df = pd.DataFrame(data)

# 按照 'Age' 列倒序排列
df_sorted = df.sort_values(by='Age', ascending=False)

print(df_sorted)

输出结果为：

   Name  Age
2   Bob   32
0  John   28
1 Alice   24
3 David   19

在这个示例中，我们将 DataFrame 按照 'Age' 列的值倒序排列。

dataframe rank

DataFrame的rank()函数是用来为DataFrame的每个元素进行排名的。该函数可以按照不同的方法对元素进行排名，如平均排名、最低排名、最高排名、按出现顺序排名以及稠密排名。函数的声明如下：DataFrame.rank(axis=0, method='average', numeric_only=None, na_option='keep', ascending=True, pct=False) [1 [2。
其中，axis参数指定排名的方向，默认为0表示按列进行排名；method参数指定排名的方法，可以选择'average'、'min'、'max'、'first'、'dense'，默认为'average'；numeric_only参数表示是否只对数值型数据进行排名，默认为None表示对所有类型的数据进行排名；na_option参数指定对缺失值的处理方式，默认为'keep'表示保留缺失值的排名；ascending参数指定排名的升序或降序排列，默认为True表示升序排列；pct参数表示是否将排名转换为百分比，默认为False表示不转换为百分比。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [dataframe排序 pd.rank()](https://blog.csdn.net/weixin_46599926/article/details/123873077)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* [【Pandas】DataFrame.rank](https://blog.csdn.net/qq_32907491/article/details/109113628)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]