pandas技巧之 DataFrame中的排序与汇总方法
- 来源:网络
- 更新日期:2020-09-17
摘要：相关学习推荐：python教程今天是pandas数据处理专题的第六篇文章，我们来聊聊DataFrame的排序与汇总运算。在上一篇文章当中我们主要介绍了DataFrame当中的apply方法，如何在一个D
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今天是pandas数据处理专题的第六篇文章，我们来聊聊DataFrame的排序与汇总运算。
在上一篇文章当中我们主要介绍了DataFrame当中的apply方法，如何在一个DataFrame对每一行或者是每一列进行广播运算，使得我们可以在很短的时间内处理整份数据。今天我们来聊聊如何对一个DataFrame根据我们的需要进行排序以及一些汇总运算的使用方法。
排序排序是我们一个非常基本的需求，在pandas当中将这个需求进一步细分，细分成了根据索引排序以及根据值排序。我们先来看看Series当中的排序方法。
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：
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。
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。
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：
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。
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