DataFrame的排序和排名

Python是目前最流行最简单用途最广泛的编程语言，大数据时代最应该学习的一门编程语言。其中，数据分析的库pandas是Python最经典的库之一。现在我们看一下DataFrame的排序和排名方法的使用例子。

工具/原料

• python
• anaconda，spyder
• DataFrame

方法/步骤

1. 前提：加载numpy,pandas和Series,DataFrame。

   生成一个DataFrame，指定索引，具体如图

   
2. DataFrame的几种排序。

   DataFrame（df1）按索引和按列名排序分别使用df1.sort_index()、df1.sort_index(axis=1)即可，如图

   
3. 如果要对df1按降序排序，那么只需添加参数ascending=False即可，如图

   
4. 为了更加方便演示DataFrame如何根据一列或多列排序，再新生成一个DataFrame，命名为df2，如图

   
5. 现在分别使用

   df2.sort_values(by='b')对df2按照b列排序，

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   df2.sort_values(by=['b','a'])对df2按照b列排序后如有相同的再按照a列排序，

   df2.sort_values(by=['a','b'])对df2按照a列排序后如有相同的再按照b列排序，

   如图

   
6. DataFrame的排名。

   df2按照索引和列排序分别用df2.rank()和df2.rank(axis=1)即可，如图