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pandas数值排序的实现实例

作者:不思量自难忘  发布时间:2022-05-13 01:36:48 

标签:pandas,数值,排序
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  • 1.按照一列数值进行排序

    • 1.1按照五缺失值的一列进行排序

      • 1.1.1升序排列

      • 1.1.2 降序排列

    • 1.2按照有缺失值的一列进行排序

      • 1.2.1 缺失值显示在最后

      • 1.2.2 缺失值显示在最前面

  • 2.按照多列数值进行排序

    本文用到的表格内容如下:

    pandas数值排序的实现实例

    排序前先来看一下原始情形:


    import pandas as pd

    df = pd.read_excel(r'C:\Users\admin\Desktop\测试.xlsx')
    print(df)

    result:
       姓名     年龄  成绩
    0  小明   23.0  78
    1  小刚    NaN  89
    2  小红  876.0  65
    3  李华   65.0  89
    4  小美    NaN  43
    5  张三   34.0  90
    6  李四    NaN  34
    7  王五   98.5  87

    1.按照一列数值进行排序

    按照某一列数值进行排序就是整个数据表都要以某一列为准,进行升序或降序
    排序需要用到sort_values()方法,在sort_values()方法中要通过by参数指明要排序的列名,通过ascending参数知名升序还是降序。

    1.1按照五缺失值的一列进行排序

    1.1.1升序排列

    该方法默认升序排列(即ascending参数的默认值是True),使用by参数用来指定需要排序的列名


    df = pd.read_excel(r'C:\Users\admin\Desktop\测试.xlsx')
    print(df.sort_values(by=["成绩"]))

    result:
       姓名     年龄  成绩
    6  李四    NaN  34
    4  小美    NaN  43
    2  小红  876.0  65
    0  小明   23.0  78
    7  王五   98.5  87
    1  小刚    NaN  89
    3  李华   65.0  89
    5  张三   34.0  90

    1.1.2 降序排列

    只要设置ascending参数的值为False,即可实现降序排列


    df = pd.read_excel(r'C:\Users\admin\Desktop\测试.xlsx')
    print(df.sort_values(by=["成绩"], ascending=False))

    result:
       姓名     年龄  成绩
    5  张三   34.0  90
    1  小刚    NaN  89
    3  李华   65.0  89
    7  王五   98.5  87
    0  小明   23.0  78
    2  小红  876.0  65
    4  小美    NaN  43
    6  李四    NaN  34

    1.2按照有缺失值的一列进行排序

    当待排序的列中有缺失值时,可以通过设置na_position参数对缺失值的显示位置进行设置

    1.2.1 缺失值显示在最后

    该方法默认缺失值显示在最后(na_position参数的默认值是last)


    df = pd.read_excel(r'C:\Users\admin\Desktop\测试.xlsx')
    print(df.sort_values(by=["成绩"]))

    df = pd.read_excel(r'C:\Users\admin\Desktop\测试.xlsx')
    print(df.sort_values(by=["年龄"]))

    result:
       姓名     年龄  成绩
    0  小明   23.0  78
    5  张三   34.0  90
    3  李华   65.0  89
    7  王五   98.5  87
    2  小红  876.0  65
    1  小刚    NaN  89
    4  小美    NaN  43
    6  李四    NaN  34

    1.2.2 缺失值显示在最前面

    只要设置na_position参数的值为first,即可实现缺失值显示在最前面


    df = pd.read_excel(r'C:\Users\admin\Desktop\测试.xlsx')
    print(df.sort_values(by=["年龄"], na_position='first'))

    result:
       姓名     年龄  成绩
    1  小刚    NaN  89
    4  小美    NaN  43
    6  李四    NaN  34
    0  小明   23.0  78
    5  张三   34.0  90
    3  李华   65.0  89
    7  王五   98.5  87
    2  小红  876.0  65

    2.按照多列数值进行排序

    按照多列数值排序是指同时依据多列数据进行升序、降序排列。当第一列出现重复值时按照第二列进行排序,第二列出现重复值时按照第三列进行排序,依次类推。
    此时在sort_values()方法中需要排序的多个列名要以列表的形式传递给by参数,需要每个排序的列名所对应的排序方式也要以列表的形式传递给ascending参数,二者的列表要一一对应。


    df = pd.read_excel(r'C:\Users\admin\Desktop\测试.xlsx')
    print(df.sort_values(by=["成绩", "年龄"], ascending=[True, False]))

    result:
       姓名     年龄  成绩
    6  李四    NaN  34
    4  小美    NaN  43
    2  小红  876.0  65
    0  小明   23.0  78
    7  王五   98.5  87
    3  李华   65.0  89
    1  小刚    NaN  89
    5  张三   34.0  90

    此时按照成绩进行升序排列,当成绩相同时再按照年龄进行降序排列。

    来源:https://juejin.cn/post/6988136231750090766

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