pandas 排序和排名 —— sort_index、sort_values、rank

Series和DataFrame可以按照索引进行排序，也可以按照值来排序，对值也可以进行排名。

一，按照索引排序（sort by index)

对于一个Series或DataFrame，可以按照索引进行排序，使用sort_index()函数来实现索引的排序：

DataFrame.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axis用于指定用于排序的轴，默认值是0（行），也可以设置为1（列）。

举个例子，有如下的序列：

obj = Series([1,2,3,4],index=['d','a','b','c'])
print(obj.sort_index())

对于一个DataFrame，列索引和行索引都是索引，既可以按照行索引排序，也可以按照列索引排序。

二，按照值排序 ( sort by values)

DataFrame 和Series也可以使用sort_values()函数对数据值进行排序：

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

参数axis用于指定用于排序的轴，默认值是0（行），也可以设置为1（列）。如果axis=0，那么参数by用于指定某一个行索引的名称；如果axis=1，那么参数by用于指定某一个列名。

obj = Series([1,4,3,2],index=['d','a','b','c'])
print(obj.sort_values())

三，排名（rank）

排名是指为数据进行一个排名，排名的顺序从1开始，依次加1递增。

DataFrame.rank(axis=0, method='average', numeric_only=NoDefault.no_default, na_option='keep', ascending=True, pct=False)

举个例子，按照Number_legs对数据进行排序：

df = pd.DataFrame(data={'Animal': ['cat', 'penguin', 'dog',
                                   'spider', 'snake'],
                        'Number_legs': [4, 2, 4, 8, np.nan]})

df['default_rank'] = df['Number_legs'].rank(method='dense')

参考文档：