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news 2025/9/18 4:18:35

自己的公众号,温州快速排名优化,设计家官网室内设计视频,怎么做网页反向链接数据分析-Pandas类别的排序和顺序数据分析和处理中，难免会遇到各种数据，那么数据呈现怎样的规律呢？不管金融数据，风控数据，营销数据等等，莫不如此。如何通过图示展示数据的规律？ 数据表&…

数据分析-Pandas类别的排序和顺序

数据分析和处理中，难免会遇到各种数据，那么数据呈现怎样的规律呢？不管金融数据，风控数据，营销数据等等，莫不如此。如何通过图示展示数据的规律？

数据表，时间序列数据在数据分析建模中很常见，例如天气预报，空气状态监测，股票交易等金融场景。数据分析过程中重新调整，重塑数据表是很重要的技巧，此处选择Titanic数据，以及巴黎、伦敦欧洲城市空气质量监测 $NO_2$ 数据作为样例。

数据分析

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数据分析-Pandas如何选择数据子集

数据分析-Pandas如何重塑数据表-CSDN博客

本文用到的样例数据：

Titanic数据

空气质量监测 $NO_2$ 数据

样例代码：

源代码参考 Pandas如何重塑数据表

源代码参考 python数据分析-数据表读写到pandas

导入关键模块

import pandas as pd
import numpy as np

实验数据分析处理，股票序列，时间序列，信号序列，有时候表格的数据并不完全是数值类型，也有可能是字符串，或者其他数据，需要做分类处理。pandas如何控制数据分类处理呢？需要配置哪些参数？

排序和顺序

如果分类数据是有序的，则类别的顺序是有意义的，就存在某些可能操作，如.min()/.max()

如果分类数据是无序的，如果操作则将引发TypeError

In [88]: s = pd.Series(pd.Categorical(["a", "b", "c", "a"], ordered=False))
In [89]: s = s.sort_values()
In [90]: s = pd.Series(["a", "b", "c", "a"]).astype(CategoricalDtype(ordered=True))
In [91]: s = s.sort_values()In [92]: s
Out[92]: 
0    a
3    a
1    b
2    c
dtype: category
Categories (3, object): ['a' < 'b' < 'c']In [93]: s.min(), s.max()
Out[93]: ('a', 'c')

也可以设置分类数据为有序，使用函数 as_ordered()，设置为无序，使用函数 as_unordered()，这些函数默认返回一个新的对象。

In [94]: s.cat.as_ordered()
Out[94]: 
0    a
3    a
1    b
2    c
dtype: category
Categories (3, object): ['a' < 'b' < 'c']In [95]: s.cat.as_unordered()
Out[95]: 
0    a
3    a
1    b
2    c
dtype: category
Categories (3, object): ['a', 'b', 'c']

排序将使用类别定义的逻辑顺序，而不是数据类型的词法，数值顺序，即使对于字符串和数值数据也是如此：

In [96]: s = pd.Series([1, 2, 3, 1], dtype="category")
In [97]: s = s.cat.set_categories([2, 3, 1], ordered=True)
In [98]: sOut[98]: 
0    1
1    2
2    3
3    1
dtype: category
Categories (3, int64): [2 < 3 < 1]In [99]: s = s.sort_values()
In [100]: sOut[100]: 
1    2
2    3
0    1
3    1
dtype: category
Categories (3, int64): [2 < 3 < 1]In [101]: s.min(), s.max()
Out[101]: (2, 1)

重排序

可以通过Categorical.reorder_categories()对类别进行重新排序。

In [102]: s = pd.Series([1, 2, 3, 1], dtype="category")In [103]: s = s.cat.reorder_categories([2, 3, 1], ordered=True)In [104]: s
Out[104]: 
0    1
1    2
2    3
3    1
dtype: category
Categories (3, int64): [2 < 3 < 1]In [105]: s = s.sort_values()In [106]: s
Out[106]: 
1    2
2    3
0    1
3    1
dtype: category
Categories (3, int64): [2 < 3 < 1]In [107]: s.min(), s.max()
Out[107]: (2, 1)

请注意新增类别和重排序之间的区别，重新排序意味着之后对值进行排序的方式会有所不同。

如果是无序的，min()， max()函数都会引起错误，数值操作函数也如此，如median()函数，需要计算均值。

多列排序

如果多个类别列参与排序，类别的排序取决于该列的类别顺序。

In [108]: dfs = pd.DataFrame(.....:     {.....:         "A": pd.Categorical(.....:             list("bbeebbaa"),.....:             categories=["e", "a", "b"],.....:             ordered=True,.....:         ),.....:         "B": [1, 2, 1, 2, 2, 1, 2, 1],.....:     }.....: ).....: In [109]: dfs.sort_values(by=["A", "B"])
Out[109]: A  B
2  e  1
3  e  2
7  a  1
6  a  2
0  b  1
5  b  1
1  b  2
4  b  2

如果更改类别进行重新排序，那么后面的排序也会跟着变化。

In [110]: dfs["A"] = dfs["A"].cat.reorder_categories(["a", "b", "e"])In [111]: dfs.sort_values(by=["A", "B"])
Out[111]: A  B
7  a  1
6  a  2
0  b  1
5  b  1
1  b  2
4  b  2
2  e  1
3  e  2