Pandas 排序和排名操作

1. 前言

上一小节，我们学习了 Pandas 库对于多个数据集的连接和合并操作，满足了我们在数据行和列上的内容扩展需要，除了这点，我们很多时候也需要对某个数据集中的数据进行排序操作，按照递增或者递减的方式将数据依据某个条件进行排序，Pandas 库针对这样一个较为常见的数据处理需求，又提供了怎样的操作方式呢？

本节我们将一起学习 Pandas 库中对于数据的排序操作，分为按索引排序和按数据值进行排序，除了排序功能，Pandas 还提供了排名的操作，接下来我们一起学习 Pandas 库的排序和排名操作吧。

2. Pandas 排序操作

Pandas 对于排序的操作分为按索引排序和按数据值排序，分别通过函数 sort_index () 和 sort_values () 进行实现，接下来我们详细学习每个函数的使用方式。首先我们通过 Excel 进行数据的解析。

图片描述

Pandas 解析的数据对象 data 具体内容如下：

# 导入pandas包
import pandas as pd
data_path="C:/Users/13965/Documents/myFuture/IMOOC/pandasCourse-progress/data_source/第15小节/execl数据demo.xlsx"
# 解析数据
data = pd.read_excel(data_path)
print(data)

# --- 输出结果 data 数据对象 ---
   BB  AA      CC    EE    DD
0  11   3  3230.0  45.6  20.0
1   4   2  2124.0  67.0   NaN
2   7  23   345.0  33.9  23.0
3   5  11  2361.0  59.5   4.0
4  10  45   326.0  69.9  55.0
5  33  33     NaN  75.0  67.0

2.1 sort_index () 函数

该函数是对数据集进行按索引进行排序时使用的，里面提供了丰富的函数，下面我将列举几个常用的参数。

df.sort_index(axis=0, level=None, ascending=True, inplace=False, kind='quicksort', na_position='last', sort_remaining=True, ignore_index=False, key=None)

参数名	说明
axis	排序的索引轴，axis=0 行索引（默认），axis=1 列索引
ascending	ascending=True 升序或是 ascending=False 降序排序

下面我们将通过上面从 Excel 解析的数据集 data 进行该函数这个参数的代码演示：

# data 为上面从 Excel 中解析出来的数据
# 1.按行索引进行降序排列 axis=0,ascending=False
data_res=data.sort_index(axis=0,ascending=False)
print(data_res)
# --- 输出结果 ---
   BB  AA      CC    EE    DD
5  33  33     NaN  75.0  67.0
4  10  45   326.0  69.9  55.0
3   5  11  2361.0  59.5   4.0
2   7  23   345.0  33.9  23.0
1   4   2  2124.0  67.0   NaN
0  11   3  3230.0  45.6  20.0
# 结果解析：通过对这两个参数的设置，我们按照行索引进行了降序排列。

# 2.按列索引进行降序排列 axis=1,ascending=False
data_res=data.sort_index(axis=1,ascending=False)
print(data_res)
# --- 输出结果 ---
     EE    DD      CC  BB  AA
0  45.6  20.0  3230.0  11   3
1  67.0   NaN  2124.0   4   2
2  33.9  23.0   345.0   7  23
3  59.5   4.0  2361.0   5  11
4  69.9  55.0   326.0  10  45
5  75.0  67.0     NaN  33  33
# 结果解析：通过设置按照列索引，进行降序排列数据，可以看到输出结果。

# 3.按列索引进行降序排列 axis=1,ascending=True
data_res=data.sort_index(axis=1,ascending=True)
print(data_res)
# --- 输出结果 ---
   AA  BB      CC    DD    EE
0   3  11  3230.0  20.0  45.6
1   2   4  2124.0   NaN  67.0
2  23   7   345.0  23.0  33.9
3  11   5  2361.0   4.0  59.5
4  45  10   326.0  55.0  69.9
5  33  33     NaN  67.0  75.0
# 结果解析：通过设置按照列索引进行升序排列数据，可以看到列数据的索引顺序变为了从 AA 到 EE 。

2.2 sort_values () 函数

该函数是专门用于数据集进行数据值的排序使用，下面同样我列举了他常用的一些参数设置。

pd.sort_values(by, axis=0, ascending=True, inplace=False, kind='quicksort', na_position='last', ignore_index=False, key=None)

参数名	说明
by	指定需要排序的列或者行
axis	指定需要排序的是列还是行，默认 axis=0 表示行
ascending	设置升序还是降序，默认是 ascending=True 为升序
na_position	设置缺失值显示的位置，有 first 和 last 两个值，默认是 last

下面我们利用前面解析出来 data 数据集，进行各参数详细的设置使用。

# data 为上面从 Excel 中解析出来的数据
# 1.按 AA 列进行 行数据的 升序 排序
data_res=data.sort_values(by=["AA"],ascending=True,axis=0)
print(data_res)
# --- 输出结果 ---
   BB  AA      CC    EE    DD
1   4   2  2124.0  67.0   NaN
0  11   3  3230.0  45.6  20.0
3   5  11  2361.0  59.5   4.0
2   7  23   345.0  33.9  23.0
5  33  33     NaN  75.0  67.0
4  10  45   326.0  69.9  55.0
# 结果解析：我们这里通过 by 参数设置了是以 AA 列为标准，进行 axis=0 行数据的 ascending=True 升序排序，可以看到 AA 列数据分别为 2,3,11,23,33,45，以此为标准进行了行数据的排序。

# 2.按 DD 列进行 行数据的 降序 排序
data_res=data.sort_values(by=["DD"],ascending=False,axis=0)
print(data_res)
# --- 输出结果 ---
   BB  AA      CC    EE    DD
5  33  33     NaN  75.0  67.0
4  10  45   326.0  69.9  55.0
2   7  23   345.0  33.9  23.0
0  11   3  3230.0  45.6  20.0
3   5  11  2361.0  59.5   4.0
1   4   2  2124.0  67.0   NaN
# 结果解析：我们这里以 EE 列为标准，进行行数据的降序排序，可以看到数据的排序结果,这里要注意一点就是 DD 列数据存在缺失值 NaN ,默认的参数 na_position='last' 表示将缺失值放在最后。

# 3.na_position='first' 参数 ，按 DD 列进行 行数据的 降序 排序
data_res=data.sort_values(by=["DD"],ascending=False,axis=0,na_position='first')
print(data_res)
# --- 输出结果 ---
   BB  AA      CC    EE    DD
1   4   2  2124.0  67.0   NaN
5  33  33     NaN  75.0  67.0
4  10  45   326.0  69.9  55.0
2   7  23   345.0  33.9  23.0
0  11   3  3230.0  45.6  20.0
3   5  11  2361.0  59.5   4.0
# 结果解析：这里依然是按 DD 列进行行排序，通过设置 na_position='first' 缺失值放在了开始位置。

# 4.设置axis=1，以行为判断标准进行列排序
data_res=data.sort_values(by=[3],ascending=False,axis=1)
print(data_res)
# --- 输出结果 ---
       CC    EE  AA  BB    DD
0  3230.0  45.6   3  11  20.0
1  2124.0  67.0   2   4   NaN
2   345.0  33.9  23   7  23.0
3  2361.0  59.5  11   5   4.0
4   326.0  69.9  45  10  55.0
5     NaN  75.0  33  33  67.0
# 结果解析：这里我们设置 axis=1 表示对列进行排序，ascending=False 进行降序排序，通过设置 by=[3]，这里表明以第四行为排序依据对列进行降序排序。

3. Pandas 排名操作

排名操作是根据数据的大小，判断出该数据在数据集中的名次，默认是从 1 开始一直到数据中有效数据的长度，如果存在重复数据，则会求出这几个数据的平均排名。Pandas 库中针对排名操作提供了方便的操作函数 rank () .

df.rank(axis=0, method='average', numeric_only=None, na_option='keep', ascending=True, pct=False)

接下来我们列举该函数常用的一些参数：

参数名	说明
axis	指定是在行上，还是列上进行排名。默认是 axis=0 从列上进行排名
method	平级排名的取值方法，有四种方式。

method 用于平级数据，也就是要排名的数据中，他们的大小是一样的，这种平级的数据有四种排名的方式：

average：在一组相等的排名数据中，为每个数据取他们的平均排名；
min：在一组相等的排名数据中，使用最小的排名给每个数据；
max：在一组相等的排名数据中，使用最大的排名给每个数据；
first：在一组相等的排名数据中，按各个值在原始数据中的出现顺序进行排名。

下面我们通过程序代码详细讲解排名函数的用法：

# 导入pandas包
import pandas as pd
data_path="C:/Users/13965/Documents/myFuture/IMOOC/pandasCourse-progress/data_source/第15小节/execl数据demo.xlsx"
# 解析数据
data = pd.read_excel(data_path)
print(data)
# --- 输出结果 ---
   BB  AA      CC    EE    DD
0  11   3  3230.0  45.6  20.0
1   4   2  2124.0  67.0   NaN
2   7  23   345.0  33.9  23.0
3   5  11  2361.0  59.5   4.0
4  10  45   326.0  69.9  55.0
5  33  33     NaN  75.0  67.0

# rank() 函数
# 1. 默认的 axis=0，在列上进行排序
data_res=data.rank()
print(data_res)
# --- 输出结果 ---
    BB   AA   CC   EE   DD
0  5.0  2.0  5.0  2.0  2.0
1  1.0  1.0  3.0  4.0  NaN
2  3.0  4.0  2.0  1.0  3.0
3  2.0  3.0  4.0  3.0  1.0
4  4.0  6.0  1.0  5.0  4.0
5  6.0  5.0  NaN  6.0  5.0
# 结果解析： 通过 rank() 函数默认的在列方向进行排名的操作，比如"BB"列中，每一个数据在该列中的名次都得到了体现，但对于出现的缺失值 NaN 数据，是不进行排名计算的。

# 2. 设置的 axis=1，在行放方向上进行排序
data_res=data.rank(axis=1)
print(data_res)
# --- 输出结果 ---
    BB   AA   CC   EE   DD
0  2.0  1.0  5.0  4.0  3.0
1  2.0  1.0  4.0  3.0  NaN
2  1.0  2.5  5.0  4.0  2.5
3  2.0  3.0  5.0  4.0  1.0
4  1.0  2.0  5.0  4.0  3.0
5  1.5  1.5  NaN  4.0  3.0
# 结果解析：这里我们设置了在行上进行排名的计算，这里看到最后一行，因为我们原数据该行的前两列数据时候相同的，都是 33，这里因为默认的 method=average，所有33取了他们平均排名 1+2 的平均值 1.5。 接下来我们设置 method=first ，看一下处理效果：

# 3. 设置 method=‘first’，修改默认的相同排名的处理方式
data_res=data.rank(axis=1,method='first')
print(data_res)
# --- 输出结果 ---
    BB   AA   CC   EE   DD
0  2.0  1.0  5.0  4.0  3.0
1  2.0  1.0  4.0  3.0  NaN
2  1.0  2.0  5.0  4.0  3.0
3  2.0  3.0  5.0  4.0  1.0
4  1.0  2.0  5.0  4.0  3.0
5  1.0  2.0  NaN  4.0  3.0
# 结果解析：同样的我们还是看最后一行，因为我们设置了 method='first' ，所以对于相同排名的数据，会使用该数据在原数据中的出现顺序进行处理，所以第五行的前两列的数据排名分别为 1,2。

4. 小结

本节课程我们主要学习了 Pandas 对于数据的排序和排名操作，针对排序还具体分为了按索引进行排序和按数据值进行排序，主要涉及了 sort_index () 函数，sort_values () 函数和 rank () 函数的操作。本节课程的重点如下：

排序函数 sort_index () 和 sort_values () 的区别和使用；
rank () 函数用于数据排名的具体操作方法。

图片描述