python 如何rank

Python中的排序方法

Python提供了多种排序方法，包括内置的sort()函数和sorted()函数，以及第三方库如numpy和pandas中的排序方法。

1、内置的sort()函数和sorted()函数

sort()函数和sorted()函数是Python内置的排序方法，它们可以对列表、元组等可迭代对象进行排序，sort()函数是直接在原对象上进行排序，而sorted()函数则是返回一个新的已排序的对象。

对列表进行排序：

list = [3, 1, 4, 1, 5, 9, 2, 6, 5, 3, 5]
list.sort()
print(list) # 输出 [1, 1, 2, 3, 3, 4, 5, 5, 5, 6, 9]

对元组进行排序：

tuple = (3, 1, 4, 1, 5, 9, 2, 6, 5, 3, 5)
sorted_tuple = sorted(tuple)
print(sorted_tuple) # 输出 [1, 1, 2, 3, 3, 4, 5, 5, 5, 6, 9]

2、numpy库中的排序方法

numpy库提供了多种排序方法，包括np.sort()函数和np.sorted()函数，这些函数可以对数组进行排序，并且支持按照不同的轴进行排序。

对二维数组按照行进行排序：

import numpy as np
arr = np.array([[3, 1, 4], [1, 5, 9], [2, 6, 5]])
sorted_arr = np.sort(arr, axis=0)
print(sorted_arr) # 输出 [[1 1 4] [2 5 6] [3 5 9]]

对二维数组按照列进行排序：

import numpy as np
arr = np.array([[3, 1, 4], [1, 5, 9], [2, 6, 5]])
sorted_arr = np.sort(arr, axis=1)
print(sorted_arr) # 输出 [[1 3 4] [1 5 9] [2 5 6]]

3、pandas库中的排序方法

pandas库提供了多种排序方法，包括DataFrame的sort_values()函数和Series的sort_index()函数，这些函数可以对数据进行排序，并且支持按照多个列进行排序。

对DataFrame按照多列进行排序：

import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'A': [3, 1, 4, 1], 'B': [5, 9, 6, 5], 'C': [2, 7, 8, 9]})
sorted_df = df.sort_values(by=['A', 'B'])
print(sorted_df) # 输出 A  B  C ...