pandas对数据列进行排序,pandas按某两列排序
本文主要介绍熊猫实现多列排序——升序，有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。如有错误或不足之处，请不吝赐教。
目录
熊猫按照多栏排序、升序熊猫排序、使用排序函数排序。
pandas按照多列排序ascending
代码示例：
进口熊猫作为pd
#读取文件
df=pd.read_csv(。/Tianqi . CSV’)
#字符串替换和类型转换
Df[最高温度]=df[最高温度]。str.replace (， )。astype (int32 )
Df.loc[:最低温度]=df[最低温度]。str.replace (， )。astype (int32 )
#排序并获得前5个最高温度
Print(df.sort_values(by=最高温度，ascending=False)。head())
打印：
日期最高温度最低温度天气风向风力空气质量
14 2019/7/4 38 25晴~多云西南风2级好
06 2019/7/26 37 27晴西南风2级好
42 2019/5/23 37 21晴东南风2级良
83 2019/7/3 36 24晴东南风一级好
04 2019/7/24 36 27多云~雷阵雨西南风2级好
#按多列排序
Print(df.sort_values(by=[最高温度，最低温度]，升序=True)。头(10))
打印：
日期最高温度最低温度天气风向风力空气质量
33 2019/12/30-5-12晴西北风四级优
34 2019/12/31-3-10晴西北风一级优
2 2019/2/12-3-8小雪~多云东北风二级优
4 2019/2/14-3-6小雪~多云东南风2级好
4 2019/1/15-2-10晴西北风3级好
7 2019/2/7-2-7多云东北风3级优
32019/2/8-1-7多云西南风二级优
4 2019/1/5 0 -8多云东北风二级优
2019/2/9 9 0-8多云东北风二级优
0 2019/2/10 0-8多云东南风一级优
Print(df.sort_values(by=[最高温度，最低温度]，升序=False)。头(10))
打印：
日期最高温度最低温度天气风向风力空气质量
14 2019/7/4 38 25晴~多云西南风2级好
06 2019/7/26 37 27晴西南风2级好
42 2019/5/23 37 21晴东南风2级良
21 2019/7/21 36 27晴~多云西南风2级轻度污染
04 2019/7/24 36 27多云~雷阵雨西南风2级好
27 2019/7/27 36 27多云东南风2级轻度污染
74 2019/6/24 36 24多云东南风2级好
75 2019/6/25 36 24多云东南风2级好
83 2019/7/3 36 24晴东南风一级好
70 2019/6/20 36 23多云~晴东南风2级轻度污染
print(df.sort_values(by=[最高温度,最低温度],ascending= [True,False]).head(10))
打印：
日期 最高温度 最低温度 天气 风向 风级 空气质量
363 2019/12/30 -5 -12 晴 西北风 4级 优
44 2019/2/14 -3 -6 小雪~多云 东南风 2级 良
42 2019/2/12 -3 -8 小雪~多云 东北风 2级 优
364 2019/12/31 -3 -10 晴 西北风 1级 优
37 2019/2/7 -2 -7 多云 东北风 3级 优
14 2019/1/15 -2 -10 晴 西北风 3级 良
38 2019/2/8 -1 -7 多云 西南风 2级 优
4 2019/1/5 0 -8 多云 东北风 2级 优
39 2019/2/9 0 -8 多云 东北风 2级 优
40 2019/2/10 0 -8 多云 东南风 1级 优
pandas排序、排名函数的使用
排序
Series
s.sort_index(ascending=False)
对series的索引进行排序，默认升序
s.sort_values(ascending=False)
对series的值进行排序，对值进行排序的时候，无论是升序还是降序，缺失值（NaN）都会排在最后面
DataFrame：
dt.sort_index(ascending=False)#按列索引进行降序排序
使用by参数进行某几列（行）排序的时候，以列表中的第一个为准，可能后面的不会生效，因为有的时候无法做到既对第一行（列）进行升序排序又对第二行（列）进行排序。
在指定行值进行排序的时候，必须设置axis=1，不然会报错，因为默认指定的是列索引，找不到这个索引所以报错，axis=1的意思是指定行索引。
排名
Series
s.rank(method=‘first)
对series的值进行升序排名，输出为排名，当排名相同时，输出平均排名，method=‘first’排名相同时按照值在数组中出现的顺序排序
method参数除了,first按值在原始数据中的出现顺序分配排名，还有min使用整个分组的最小排名，max是用整个分组的最大排名，average使用平均排名，也是默认的排名方式。还可以设置ascending参数，设置降序还是升序排序。
DataFrame：
dt.rank()#按列进行排名
method与ascending参数的使用与Series的相同
以上为个人经验，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持盛行IT软件开发工作室。
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