2. 排序

  1. .sort_index()方法的作用是根据label排序（而不是对存放的数据排序）。

    1.   DataFrame/Series.sort_index(axis=0, level=None, ascending=True, inplace=False, 
    3.   kind='quicksort', na_position='last', sort_remaining=True)

    • axis：指定沿着那个轴排序。如果为0/'index'，则对沿着0轴，对行label排序；如果为1/'columns'，则沿着 1轴对列label排序。

    • level：一个整数、label、整数列表、label list或者None。对于多级索引，它指定在哪一级上排序。

    • ascending：一个布尔值，如果为True，则升序排序；如果是False，则降序排序。
    • inplace：一个布尔值，如果为True，则原地修改。如果为False，则返回排好序的新对象
    • kind:一个字符串，指定排序算法。可以为'quicksort'/'mergesort'/'heapsort'。注意只有归并排序是稳定排序的
    • na_position：一个字符串，值为'first'/'last'，指示：将NaN排在最开始还是最末尾。
    • sort_remaining：一个布尔值。如果为True，则当多级索引排序中，指定level的索引排序完毕后，对剩下level的索引也排序。 sort_index1 sort_index2

  2. .sort_values()方法的作用是根据元素值进行排序。

    1.   DataFrame/Series.sort_values(by, axis=0, ascending=True, inplace=False, 
    3.   kind='quicksort', na_position='last')
    5.   Series.sort_values(axis=0, ascending=True, inplace=False, 
    7.   kind='quicksort', na_position='last')

    • by：一个字符串或者字符串的列表，指定希望对那些label对应的列或者行的元素进行排序。对于DataFrame，必须指定该参数。而Series不能指定该参数。

      • 如果是一个字符串列表，则排在前面的label的优先级较高。

        它指定了用于比较的字段

    • axis：指定沿着那个轴排序。如果为0/'index'，则沿着0轴排序（此时by指定列label，根据该列的各元素大小，重排列各行）；如果为1/'columns'，则沿着 1轴排序（此时by指定行label，根据该行的各元素大小，重排列各列）。

    • ascending：一个布尔值，如果为True，则升序排序；如果是False，则降序排序。

    • inplace：一个布尔值，如果为True，则原地修改。如果为False，则返回排好序的新对象

    • kind:一个字符串，指定排序算法。可以为'quicksort'/'mergesort'/'heapsort'。注意只有归并排序是稳定排序的

    • na_position：一个字符串，值为'first'/'last'，指示：将NaN排在最开始还是最末尾。

    sort_values1 sort_values2

  3. DataFrame/Series.sortlevel(level=0, axis=0, ascending=True, inplace=False, sort_remaining=True)：根据单个level中的label对数据进行排列（稳定的）

    • axis：指定沿着那个轴排序。如果为0/'index'，则沿着0轴排序 ；如果为1/'columns'，则沿着 1轴排序
    • level：一个整数，指定多级索引的level
    • ascending：一个布尔值，如果为True，则升序排序；如果是False，则降序排序。
    • inplace：一个布尔值，如果为True，则原地修改。如果为False，则返回排好序的新对象
    • sort_remaining：一个布尔值。如果为True，则当多级索引排序中，指定level的索引排序完毕后，对剩下level的索引也排序。

    sort_level0 sort_level1

  4. .rank()方法的作用是在指定轴上计算各数值的排，其中相同数值的排名是相同的。

    1.   DataFrame/Series.rank(axis=0, method='average', numeric_only=None,
    3.   na_option='keep', ascending=True, pct=False)

    • axis：指定沿着那个轴排名。如果为0/'index'，则沿着行排名（对列排名）；如果为1/'columns'，则沿着列排名（对行排名）。

    • method：一个字符串，指定相同的一组数值的排名。假设数值 v一共有N个。现在轮到对v排序，设当前可用的排名为k。

      • 'average'：为各个等值平均分配排名，这N个数的排名都是

        2. 排序 - 图7

        ​

      • 'min'：使用可用的最小的排名，这N个数的排名都是 k

      • 'max'：使用可用的最大的排名，这N各数的排名都是 k+N-1

      • 'first：根据元素数据中出现的顺序依次分配排名，即按照它们出现的顺序，其排名分别为 k,k+1,...k+N-1

      • 'dense：类似于 'min'，但是排名并不会跳跃。即比v大的下一个数值排名为k+1，而不是k+N

    • numeric_only :一个布尔值。如果为True，则只对float/int/bool数据排名。仅对DataFrame有效

    • na_option：一个字符串，指定对NaN的处理。可以为：

      • 'keep'：保留NaN在原位置
      • 'top':如果升序，则NaN安排最大的排名
      • 'bottom':如果升序，则NaN安排最小的排名

    • ascending：一个布尔值，如果为True，则升序排名；如果是False，则降序排名。

    • pct：一个布尔值。如果为True，则计算数据的百分位数，而不是排名。

    rank1 rank2 rank3