pandas rank method

时间: 2023-10-01 10:12:11 浏览: 109

pandas的排序和排名的具体使用

在数据分析中，Pandas库提供了强大的排序和排名功能，使得数据处理变得更加高效和便捷。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，但可以通过`ascending=False`设置为降序。例如： ```python s = Series([1,2,3],index=["a","c","b"]) s.sort_index() # 升序 s.sort_index(ascending=False) # 降序 ``` - **按值排序**：`Series.sort_values()`方法用于按值进行排序，同样支持升序和降序。需要注意的是，缺失值（NaN）会被放在排序的最后。例如： ```python s = Series([np.nan,1,7,2,0],index=["a","c","e","b","d"]) s.sort_values() # 升序，NaN最后 s.sort_values(ascending=False) # 降序，NaN最后 ``` 2. **DataFrame排序** - **按索引排序**：`DataFrame.sort_index()`方法可以对行或列索引进行排序。默认情况下，它按行进行排序，可以通过`axis=1`指定按列排序。例如： ```python data = DataFrame(a,index=["0","2","1"],columns=["c","a","b"]) data.sort_index() # 按行升序 data.sort_index(ascending=False) # 按行降序 data.sort_index(axis=1) # 按列升序 data.sort_index(ascending=False, axis=1) # 按列降序 ``` - **按值排序**：`DataFrame.sort_values()`方法可以按指定列的值进行排序，也可以同时按多列排序。例如： ```python data.sort_values(by="c") # 按列c升序 data.sort_values(by=["c","a"]) # 先按c升序，再按a升序 data.sort_values(by="0", axis=1) # 按行"0"列升序 ``` 二、排名 Pandas的排名功能类似于排序，但它返回的是排名值，从1开始递增，直到数组中有效数据的数量。这与`numpy.argsort`的间接排序索引不同。在Pandas中，可以使用`rank`方法进行排名。 1. **Series排名** 对Series进行排名，可以设置`ascending`参数来控制升序或降序，以及`method`参数来选择排名方式，如平均排名、唯一排名等。例如： ```python s.rank(ascending=False) # 降序排名 s.rank(method='first') # 首次出现的排名 ``` 2. **DataFrame排名** 对DataFrame进行列或行的排名，同样需要指定`ascending`和`method`参数。例如： ```python data.rank(axis=1, ascending=False) # 按行降序排名 data.rank(pct=True, method='min') # 按百分比最小值进行列排名 ``` 总结来说，Pandas的排序和排名功能提供了灵活的数据操作手段，无论是在分析过程中对数据进行整理，还是为了获取数据的排名信息，都非常实用。熟练掌握这些方法，将极大地提高数据处理的效率。

The rank() method in Pandas is used to compute numerical data ranks (1 through n) along a specific axis. It assigns ranks to each element of a Series or DataFrame based on the order in which they appear. Syntax: `DataFrame.rank(axis=0, method='average', numeric_only=None, na_option='keep', ascending=True, pct=False)` Parameters: - axis: int or string value, 0 (default) or ‘index’ for row-wise ranking and 1 or ‘columns’ for column-wise ranking. - method: optional (default is ‘average’), method used for assigning ranks to tied elements. Other options are ‘min’, ‘max’, ‘first’, ‘dense’. - numeric_only: bool or None (default), if True, only the numeric columns will be ranked. - na_option: optional (default is ‘keep’), how to handle NaN values. Other options are ‘top’, ‘bottom’ and None. - ascending: bool or list of bools (default is True), if True, the ranks are assigned in ascending order, otherwise in descending order. - pct: bool (default is False), if True, the percentile rank of each element is returned instead of its ordinal rank. Returns: DataFrame or Series with values ranging from 1 to n, where n is the number of non-null values.

阅读全文

pandas rank method

相关推荐

pandas多级分组实现排序的方法

pandas rank

pandas rank(）函数

pandas 的rank

pandas.rank

rank pandas

pandas使用工作技能总结

Python数据处理库Pandas的应用

利用Pandas库进行数据分析与操作

pandas中的rank

df.rank(method='first')是什么意思

pandas读取csv文件并作rank操作,并打印输出

python pandas排名

tmp_x[f'{label}_index'] = tmp_x.groupby('user_id')['rank'].rank(ascending=True, method='first')

DailyRankIC.append(pd.Series(tmp1.rank().values).corr(pd.Series(tmp2.rank().values), method='pearson'))这个代码的各参数含义

python pandas生成排序变量

python rank

dataframe rank

pandas 实现分组排序并分配行号

最新推荐

python3中rank函数的用法

基于对知乎热榜话题的数据抓取分析与可视化python实现源码+文档说明（高分完整项目）

C语言数组操作：高度检查器编程实践

管理建模和仿真的文件

【KUKA系统变量进阶】：揭秘从理论到实践的5大关键技巧

如何使用Python编程语言创建一个具有动态爱心图案作为背景并添加文字'天天开心（高级版）'的图形界面？

基于Swift开发的嘉定单车LBS iOS应用项目解析

"互动学习：行动中的多样性与论文攻读经历"

PROTEUS符号定制指南：个性化元件创建与修改的全面攻略

https://www.lagou.com/wn/爬取该网页职位名称，薪资待遇，学历，企业类型，工作地点数据保存为CSV文件的python代码