pandas组内排序并且新建序号列代码
时间: 2023-04-06 07:03:56 浏览: 79
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': [3, 1, 4, 2, 5, 6]
})
# 定义排序函数
def sort_and_rank(group):
sorted_group = group.sort_values(ascending=False)
ranked_group = pd.Series(range(1, len(group)+1), index=sorted_group.index)
return ranked_group
# 对每个组应用排序函数并新建序号列
df['rank'] = df.groupby('group')['value'].apply(sort_and_rank)
# 输出结果
print(df)
```
输出结果如下:
```
group value rank
0 A 3 1
1 A 1 2
2 B 4 2
3 B 2 3
4 B 5 1
5 C 6 1
```
其中,rank列即为新建的序号列,表示每个组内按照value值从大到小排名的结果。
相关问题
pandas组内降序
为了对pandas数据进行组内降序排序,你可以使用`groupby`和`sort_values`方法。首先,你需要使用`groupby`方法按照你想要分组的列进行分组,然后使用`sort_values`方法按照你想要排序的列进行降序排序。
下面是一个示例代码:
```python
import pandas as pd
# 创建DataFrame
df = pd.DataFrame([['A', 1], ['A', 3], ['A', 2], ['B', 5], ['B', 9]], columns=['name', 'score'])
# 按照name列进行分组,并按照score列进行降序排序
df_sorted = df.groupby('name').apply(lambda x: x.sort_values('score', ascending=False))
# 打印排序结果
print(df_sorted)
```
这将输出以下结果:
```
name score
1 A 3
2 A 2
0 A 1
4 B 9
3 B 5
```
pandas排序代码举例
当然可以回答啦!以下是一个 pandas 数据框按照某个列排序的示例代码:
```python
import pandas as pd
# 创建示例数据框
df = pd.DataFrame({
'A': [1, 4, 2, 7],
'B': [6, 2, 9, 3],
'C': [3, 5, 1, 8]
})
# 按照 A 列升序排列
df_sorted = df.sort_values(by='A', ascending=True)
print(df_sorted)
```
输出为:
```
A B C
0 1 6 3
2 2 9 1
1 4 2 5
3 7 3 8
```