如何按值对 df 行进行排名？

Question

df 如下所示： Age, Sex...都是索引，只有一列名为Importance

                        Importance
Onset Delta               0.121048
Site of Onset - Limb      0.000036
Site of Onset - Bulbar    0.000382
Age                       0.008650
Sex                       0.000978
Race - Caucasian          0.001274
Race - Other              0.001776
Sodium_Dmax               0.007689

我想重新塑造 df，根据 Importance 对行进行排名，我该怎么做？我试过了

groupby(['Importance'],as_index=False)

但是不行谢谢

Answer 1

使用sort_values函数：

test = df.sort_values('Importance')

假设 df 是数据帧

Answer 2

df.groupby() 如果您想对数据进行聚合，则可以使用，您要查找的是 df.sort_values().

使用 df.sort_values()，您传入 by 字符串告诉 pandas 要排序的列。

对于您的代码，我希望 df.sort_values(by='Importance')

你可以把这个结果赋给一个新的dataframe，或者传入inplace=true参数对df进行排序。

您可以查看 df.sort_values() 方法的文档 here

Answer 3

如果你的数据结构是dataframe，你可以使用sort函数：

df.sort(['Importance'],ascending=True) or 
df.sort(['Importance'],ascending=False)

"True" 或 "False" 取决于您的选择，这意味着您的数据按降序或升序列出。

如何按值对 df 行进行排名？

How can I rank df rows by value?

python

row

rank

dataframe