=== 排序 ===

原数据：

data1 = pd.DataFrame(np.random.randint(0,9,[5,5]),
                     index=list('abcde'),
                     columns=list('ABCDE'))

1、索引排序 sort_index

ascending默认True 升序
axis默认0 行索引

data1.sort_index(ascending=False,axis=1)

2、值排序 sort_values

sort_values 默认列排序

data1.sort_values('E')

sort_values 行排序

data1.T.sort_values(by='a').T

下面行排序的写法始终报错，不知为何

data1.sort_values(by='a',axis=1,ascending=False)

ValueError: When sorting by column, axis must be 0 (rows)

3、所有行或列排序

data1.apply(np.sort,axis = 1) 

image.png

=== 排名 ===

场景：数据的位置还是原来的位置（不排序），但我想知道是第几名

原数据：

ser1 = pd.Series([3,1,5,2,5],index=list('abcde'))
ser1

a    3
b    1
c    5
d    2
e    5
dtype: int64

排名 rank

参数 method 默认='average' max、min 共用最大最小；first 第一次出现的排名靠前

ser1.rank(method='first')

a    3.0
b    1.0
c    4.0
d    2.0
e    5.0
dtype: float64

=== 时间序列 ===

1、 创建苹果12个月的股票值

apple_share = pd.Series(np.random.randint(1000,3400,12))
apple_share

0     1509
1     2806
2     1030
3     1084
4     3023
5     3098
6     3289
7     3003
8     1544
9     2442
10    1226
11    1767
dtype: int32

2、 生成时间序列

默认以天生成
以月份来生成 freq='M' 天=D
如果不确定结束时间，可以制定生成多少个 periods

apple_index = pd.date_range(start='20170101',periods=12,freq="M")

apple_index = pd.date_range(start='20170101',end='20171231',freq="M")
apple_index

DatetimeIndex(['2017-01-31', '2017-02-28', '2017-03-31', '2017-04-30',
               '2017-05-31', '2017-06-30', '2017-07-31', '2017-08-31',
               '2017-09-30', '2017-10-31', '2017-11-30', '2017-12-31'],
              dtype='datetime64[ns]', freq='M')

3、 创建苹果股票的日期序列

apple_share.index = apple_index
apple_share

2017-01-31    1509
2017-02-28    2806
2017-03-31    1030
2017-04-30    1084
2017-05-31    3023
2017-06-30    3098
2017-07-31    3289
2017-08-31    3003
2017-09-30    1544
2017-10-31    2442
2017-11-30    1226
2017-12-31    1767
Freq: M, dtype: int32