怎么设置python前面序号,python自定义排序规则

　　本文主要介绍python是如何实现排序的，并用序号标注，有很好的参考价值，希望对你有帮助。如有错误或不足之处，请不吝赐教。

目录

python排序并标上序号

　　要求：用python实现排序功能。

　　测试数据：data.csv

　　id ，日期，金额

　　1,2019-02-08,6214.23

　　1,2019-02-08,6247.32

　　1,2019-02-09,85.63

　　2,2019-02-14,943.18

　　2,2019-02-15,369.76

　　2,2019-02-18,795.15

　　2,2019-02-19,715.65

　　2,2019-02-21,537.71

　　2,2019-02-24,1037.71

　　3,2019-02-09,967.36

　　3,2019-02-10,85.69

　　3,2019-02-12,769.85

　　3,2019-02-13,943.86

　　3,2019-02-19,843.86

　　3,2019-02-11,85.69

　　3,2019-02-14,843.86

　　1,2019-02-10,985.63

　　1,2019-02-09,285.63

　　1,2019-02-11,1285.63

　　第一种常用排序：按照金额字段对上述数据进行排序。

　　进口熊猫作为pd

　　filename=data.csv

　　df=pd.read_csv(文件名)

　　#添加等级排序字段

　　df[等级]=df[金额]。rank(升序=0，方法=first )

　　注意：升序：1表示升序，0表示降序。

　　方法：该参数的作用是当两个值相同时的排序方式。可用值包括第一、最大、最小和密集。

（1）method =‘first’ 时

　　排序时，序号不会重复和连续。当遇到相同的值时，将按照数据顺序标记序号，如下图所示：

　　df[等级]=df[金额]。rank(升序=0，方法=first )

　　打印(df)

（2）method=min’时

　　排序时，遇到相同值时，后面的数的序号与第一个数的序号一致，如下图，843.86值重复两次，排名均为9，且排序中没有序号10(序号不连续)。

　　df[等级]=df[金额]。rank(升序=0，方法=min )

　　打印(df)

（3）method=max’时

　　排序时，遇到相同值时，后面的数字的序号与最后一个数字的序号一致，如下图，843.86值重复两次，排名均为10，且排序中没有序号9(序号不连续)。

　　df[等级]=df[金额]。rank(升序=0，方法=max )

　　打印(df)

（4）method=dense’时

　　排序时，遇到相同值时，重复值的序号一致，如下图，843.86值重复两次，排名均为9，且下一个数序号为10，序号保持连续.

　　df[等级]=df[金额]。rank(升序=0，方法=密集)

　　打印(df)

　　第二种常见排序：组内排序,根据id对上述数据进行分组，并根据金额字段在组内进行排序。

　　df[等级]=df[金额]。groupby(df[id])。rank(升序=0，方法=密集)

　　#按id和等级对结果进行升序排序

　　data=df.sort_values(by=[id ， rank]，ascending=(1，1))

Python常见排序算法汇总

　　排序是根据一个或一些关键字的大小，将一串记录按升序或降序排列的操作。排序算法就是如何按照要求排列记录。

排序的稳定性

　　经过某种排序后，如果两条记录的序号相同，且两条记录在原始无序记录中的顺序不变，则称所用的排序方法是稳定的，反之亦然。

内排序和外排序

　　内部排序：排序时，所有要排序的记录都存储在内存中；外部排序：在排序过程中，使用外部存储。通常，讨论的是内部排序。

　　影响内排序算法性能的三个因素：

　　时间复杂度：即时间性能。有效的排序算法应该具有尽可能少的关键字比较和记录的移动。空间复杂度：主要是执行算法需要的辅助空间。越少越好。算法的复杂度。主要是指代码的复杂度。

Python常用排序算法

　　以上个人经验，希望给你一个参考，也希望你能支持盛行的IT软件开发工作室。

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