一、排序和排名
排序分两种：根据索引排序和根据元素值排序。
根据索引排序使用的是sort_index方法，它返回一个新的排好序的对象：
In [103]: s = pd.Series(range(4),index = list('dabc'))
In [104]: s
Out[104]:
d 0
a 1
b 2
c 3
dtype: int64
In [105]: s.sort_index() # 根据索引的字母序列排序
Out[105]:
a 1
b 2
c 3
d 0
dtype: int64
In [108]: df = pd.DataFrame(np.random.randint(10,size=(4,3)), columns=list('edb'),index = ['two','one','five','four'])
In [109]: df
Out[109]:
e d b
two 7 6 1
one 5 6 8
five 8 4 1
four 7 0 3
In [110]: df.sort_index() # 默认按行索引排序，并以字母顺序
Out[110]:
e d b
five 8 4 1
four 7 0 3
one 5 6 8
two 7 6 1
In [111]: df.sort_index(axis=1) # 指定按列排序
Out[111]:
b d e
two 1 6 7
one 8 6 5
five 1 4 8
four 3 0 7
In [112]: df.sort_index(axis=1,ascending=False) # 默认升序，可以指定为倒序
Out[112]:
e d b
two 7 6 1
one 5 6 8
five 8 4 1
four 7 0 3
如果要根据某行或某列元素的值的大小进行排序，就要使用sort_values方法：
In [113]: s= pd.Series([4, 7,-3,2])
In [114]: s.sort_values()
Out[114]:
2 -3
3 2
0 4
1 7
dtype: int64
# np.nan缺失值会自动排到最后
In [115]: s2 = pd.Series([4, np.nan,7,np.nan,-3,2])
In [116]: s2
Out[116]:
0 4.0
1 NaN
2 7.0
3 NaN
4 -3.0
5 2.0
dtype: float64
In [117]: s2.sort_values()
Out[117]:
4 -3.0
5 2.0
0 4.0
2 7.0
1 NaN
3 NaN
dtype: float64
In [118]: df2 = pd.DataFrame({'b':[4,7,-3,2], 'a':[0,1,0,1]})
In [120]: df2
Out[120]:
b a
0 4 0
1 7 1
2 -3 0
3 2 1
In [121]: df2.sort_values(by='b') # 根据某一列里的元素值进行排序
Out[121]:
b a
2 -3 0
3 2 1
0 4 0
1 7 1
In [122]: df2.sort_values(by=['a','b']) # 根据某些列进行排序
Out[122]:
b a
2 -3 0
0 4 0
3 2 1
1 7 1
除了排序，还有排名。Pandas的排名规则不太好理解，其规则如下：
- 以升序排名为例
- 所有数中最小的数排为1.0
- 按数大小依此类推，2.0、3.0、4.0给安排位次
- 如果有重复的数，则重复的排名相加除以重复的个数，得出一个排名
- 重复的数后面的排名，接着排
比如下面的例子：
In [123]: s = pd.Series([7,-5,7,4,2,0,4])
In [124]: s.rank()
Out[124]:
0 6.5
1 1.0
2 6.5
3 4.5
4 3.0
5 2.0
6 4.5
dtype: float64
- -5最小，给排名1.0
- 0其次，排2.0
- 2再次，排3.0
- 有2个4，于是4.0+5.0等于9，再除个数2，最终排名4.5。4.0和5.0两个排名并未使用。
- 又有2个7，于是6.0+7.0等于13，再除2，最后排名6.5
也可以根据观察顺序进行排名位次分配，主要是重复的数，按顺序先后给排名，揣摩一下就能明白规律：
In [125]: s.rank(method='first')
Out[125]:
0 6.0
1 1.0
2 7.0
3 4.0
4 3.0
5 2.0
6 5.0
dtype: float64
还可以按最大值排名，并降序排列：
In [126]: s.rank(method='max',ascending=False)
Out[126]:
0 2.0
1 7.0
2 2.0
3 4.0
4 5.0
5 6.0
6 4.0
dtype: float64
DataFrame则可以根据行或列计算排名：
In [128]: df = pd.DataFrame(np.random.randint(-10,10,(4,3)),columns=list('abc'))
In [129]: df
Out[129]:
a b c
0 -9 -1 -8
1 -10 8 -7
2 -4 2 6
3 9 -2 -7
In [130]: df.rank(axis='columns')
Out[130]:
a b c
0 1.0 3.0 2.0
1 1.0 3.0 2.0
2 1.0 2.0 3.0
3 3.0 2.0 1.0
下面列出了method参数可以使用的排名方法：
- average:默认方式，计算平均排名
- min：最小排名
- max：最大排名
- first：观察顺序排名
- dense：类似min，但组间排名总是增加1
二、统计和汇总
Pandas也有一套和Numpy类似的数学、统计学方法。不过在使用中要注意的是，Numpy通常将数组看作一个整体，而Pandas通常对列进行操作。当然，这两者也能单独对行进行操作。另外，Pandas内建了处理缺失值的功能，这一点是numpy不具备的。
In [131]: df = pd.DataFrame([[1.4, np.nan],[7.1,-4.2],[np.nan,np.nan],[0.75,-1.1]],index=list('abcd'),columns=['one','two'])
In [132]: df
Out[132]:
one two
a 1.40 NaN
b 7.10 -4.2
c NaN NaN
d 0.75 -1.1
In [133]: df.sum() # 默认对列进行求和，并返回一个Series对象，缺失值默认被忽略
Out[133]:
one 9.25
two -5.30
dtype: float64
In [134]: df.sum(axis='columns') # 指定对行进行求和
Out[134]:
a 1.40
b 2.90
c 0.00
d -0.35
dtype: float64
In [135]: df.mean(axis='columns', skipna=False) # 对行求平均值，但不忽略缺失值
Out[135]:
a NaN
b 1.450
c NaN
d -0.175
dtype: float64
下面是主要的统计和汇总方法：
| 方法 | 描述 |
| min | 最小值 |
| max | 最大值 |
| idxmin | 返回某行或某列最小值的索引 |
| idxmax | 最大值的索引 |
| cumsum | 累加 |
| cumprod | 累乘 |
| count | 统计非NaN的个数 |
| describe | 汇总统计集合 |
| quantile | 计算样本的从0到1间的分位数 |
| sum | 求和 |
| mean | 平均值 |
| median | 中位数（50%） |
| mad | 平均值的平均绝对偏差 |
| prod | 所有值的积 |
| var | 方差 |
| std | 标案差 |
| skew | 样本偏度，第三时刻值 |
| kurt | 样本峰度，第四时刻值 |
| diff | 计算第一个算术差值 |
| pct_change | 计算百分比 |
In [136]: df.idxmax()
Out[136]:
one b
two d
dtype: object
In [137]: df.idxmin()
Out[137]:
one d
two b
dtype: object
In [138]: df.cumsum()
Out[138]:
one two
a 1.40 NaN
b 8.50 -4.2
c NaN NaN
d 9.25 -5.3
In [139]: df.cumprod()
Out[139]:
one two
a 1.400 NaN
b 9.940 -4.20
c NaN NaN
d 7.455 4.62
In [144]: df.count()
Out[144]:
one 3
two 2
dtype: int64
最重要的describe方法：
In [140]: df.describe()
Out[140]:
one two
count 3.000000 2.000000
mean 3.083333 -2.650000
std 3.493685 2.192031
min 0.750000 -4.200000
25% 1.075000 -3.425000
50% 1.400000 -2.650000
75% 4.250000 -1.875000
max 7.100000 -1.100000
In [141]: s=pd.Series(list('aabc'*4))
In [143]: s.describe() # 对于非数值型，统计类型不一样
Out[143]:
count 16
unique 3
top a
freq 8
dtype: object
还有几个非常重要的方法:
- unique：计算唯一值数组，并按观察顺序返回
- value_counts:计数，并按多到少排序
- isin：判断是否包含成员
In [147]: s = pd.Series(list('cadaabbcc'))
In [149]: uniques = s.unique() # 获取去重后的值
In [150]: uniques # 这是一个array数组
Out[150]: array(['c', 'a', 'd', 'b'], dtype=object)
In [151]: s.value_counts() # 计数，默认从多到少排序
Out[151]:
a 3
c 3
b 2
d 1
dtype: int64
In [152]: pd.value_counts(s, sort=False) # 也可以这么调用，并且不排序
Out[152]:
d 1
c 3
a 3
b 2
dtype: int64
In [155]: mask = s.isin(['b','c']) # 判断Series的元素在不在b和c里面
In [156]: mask # 这是一个bool类型
Out[156]:
0 True
1 False
2 False
3 False
4 False
5 True
6 True
7 True
8 True
dtype: bool
In [157]: s[mask]
Out[157]:
0 c
5 b
6 b
7 c
8 c
dtype: object