pythondataframe排序,pandas对数据进行排序

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　　今天是pandas数据处理s专题的第六篇文章。先说DataFrame的排序和聚合操作。

　　在上一篇文章中，我们主要介绍了DataFrame中的apply方法，如何广播DataFrame中的每一行或每一列，以便我们在短时间内处理整个数据。今天，我们来谈谈如何根据我们的需要对一个数据帧进行排序，以及如何使用一些汇总运算。

　　00-1010分拣是我们非常基本的需求。这种需求被进一步细分为根据索引排序和根据值排序.的熊猫让我们先来看看排序党在序列。

　　法。

Series当中的排序方法有两个，一个是sort_index，顾名思义根据Series中的索引对这些值进行排序。另一个是sort_values，根据Series中的值来排序。这两个方法都会返回一个新的Series：

索引排序

对于DataFrame来说也是一样，同样有根据值排序以及根据索引排序这两个功能。但是由于DataFrame是一个二维的数据，所以在使用上会有些不同。最简单的差别是在于Series只有一列，我们明确的知道排序的对象，但是DataFrame不是，它当中的索引就分为两种，分别是行索引以及列索引。所以我们在排序的时候需要指定我们想要排序的轴，也就是axis。

默认的情况我们是根据行索引进行排序，如果我们要指定根据列索引进行排序，需要传入参数axis=1。

我们还可以传入ascending这个参数，用来指定我们想要的排序顺序是正序还是倒序。

值排序

DataFrame的值排序有所不同，我们不能对行进行排序，只能针对列。我们通过by参数传入我们希望排序参照的列，可以是一列也可以是多列。

排名

有的时候我们希望得到元素的排名，我们会希望知道当前元素在整体当中排第几，pandas当中也提供了这个功能，它就是rank方法。

我们可以发现我们随手输入的一串数字当中，包含两个7，7是Series当中最大的数字，但是它们的排名为什么是6.5呢？

其实很简单，因为7出现了两次，分别是第6位和第7位，这里对它所有出现的排名取了平均，所以是6.5。如果我们不希望它取平均，而是根据出现的先后顺序给出排名的话，我们可以用method参数指定我们希望的效果。

method的合法参数并不止first这一种，还有一些其他稍微冷门一些的用法，我们一并列出。

如果是DataFrame的话，默认是以行为单位，计算每一行中元素占整体的排名。我们也可以通过axis参数指定以列为单位计算：

汇总运算

最后我们来介绍一下DataFrame当中的汇总运算，汇总运算也就是聚合运算，比如我们最常见的sum方法，对一批数据进行聚合求和。DataFrame当中同样有类似的方法，我们一个一个来看。

首先是sum，我们可以使用sum来对DataFrame进行求和，如果不传任何参数，默认是对每一行进行求和。

除了sum之外，另一个常用的就是mean，可以针对一行或者是一列求平均。

由于DataFrame当中常常会有为NA的元素，所以我们可以通过skipna这个参数排除掉缺失值之后再计算平均值。

另一个我个人觉得很好用的方法是descirbe，可以返回DataFrame当中的整体信息。比如每一列的均值、样本数量、标准差、最小值、最大值等等。是一个常用的统计方法，可以用来了解DataFrame当中数据的分布情况。

除了介绍的这些方法之外，DataFrame当中还有很多类似的汇总运算方法，比如idxmax，idxmin，var，std等等，大家感兴趣可以去查阅相关文档，但是根据我的经验一般用不到。