Pandas排序和分组排名(sort和rank)

sort_values排序

1、对单列的值排序

对销量进行排序

df.sort_values(by='销量')
# 倒序
df.sort_values(by='销量',ascending=False)  

Pandas排序和分组排名(sort和rank)_第1张图片

 2、对多列的值进行排序

对部门和销量进行排名

df.sort_values(by=['部门','销量'])

rank排名

语法:rank(axis=0, method: str = 'average',ascending: True/False)

method 说明
average 默认:在每个组中分配平均排名
min 对整个组使用最小排名
max 对整个组使用最大排名
first 按照值在数据中出现的次序分配排名
dense 类似于method=‘min’,但组件排名总是加1,而不是一个组中的相等元素的数量

Pandas排序和分组排名(sort和rank)_第2张图片

国际排名

设置ascending=False参数进行倒序排序

# 国际排名
df['排名'] = df['销量'].rank(method='min',ascending=False)
# 取整
df['排名']=df['排名'].map(lambda x : round(x))

 Pandas排序和分组排名(sort和rank)_第3张图片

 中国排名

df['排名'] = df['销量'].rank(method='dense',ascending=False)
df['排名']=df['排名'].map(lambda x : round(x))

Pandas排序和分组排名(sort和rank)_第4张图片

按部门分组排名

df['排名'] = df.groupby("部门")['销量'].rank(method='dense')
df['排名']=df['排名'].map(lambda x : round(x))
df = df.sort_values(['部门','排名'])

Pandas排序和分组排名(sort和rank)_第5张图片

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