利用python实现排序，并标上序号

需求：利用python实现排序功能
测试数据：data.csv

"id","date","amount"
"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"

第一种常见排序： 将上面数据按照amount字段进行排序

import pandas as pdfilename="data.csv"
df=pd.read_csv(filename)#增加一个rank排序字段
df['rank']=df['amount'].rank(ascending=0, method='first')

说明：ascending ：1 表示升序，0表示降序
method ：此参数的作用是，当遇到两个值相同时，排序处理的方式。可以取的值有 first、max、min、dense
(1) method =‘first’ 时 ：表示排序时，序号不会重复且是连续的，遇到相同的值时，会按照数据的先后顺序标序号，如下图：

df['rank']=df['amount'].rank(ascending=0, method='first')
print(df)

（2）method='min’时：表示排序时，遇到相同的值时，后面数的序号与最先出现的数的序号保持一致，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['rank']=df['amount'].rank(ascending=0, method='min')
print(df)

（3）method='max’时：表示排序时，遇到相同的值时，后面数的序号与最后出现的数的序号保持一致，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['rank']=df['amount'].rank(ascending=0, method='max')
print(df)

（4）method='dense’时：表示排序时，遇到相同的值时，重复值序号保持一致，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['rank']=df['amount'].rank(ascending=0, method='dense')
print(df)

第二种常见排序：组内排序 ，将上面数据根据id分组，并按照amount字段进行组内排序

df['rank']=df['amount'].groupby(df['id']).rank(ascending=0, method='dense')#对结果按照id和rank进行升序排列
data=df.sort_values(by=['id','rank'],ascending=(1,1))

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