現在直播帶貨太火了，宋宋最近也在小紅書上敗家了好幾單，身為程序員的宋宋有點不甘心。拿到了一份小紅書直播帶貨榜數據分析下，看一看小紅書的賣貨實力和用戶分析？本案例主要針對DataFrame的排序知識點的講解。

　　### 數據排序

　　在數據分析的使用過程中，數據排序是必不可少的。當然DataFrame就給我提供了一個非常方便的對數據排序的方法，那就是：

　　sort_index和sort_values方法。在我們講解DataFrame的排序之前，回顧下Series的排序。

　　Series排序有兩種：一個是sort_index，顧名思義根據Series中的索引對這些值進行排序。另一個是sort_values，根據Series中的值來排序。這兩個方法都會返回一個新的Series。使用Series的排序可以對DataFrame中的某一列進行排序。比如：按照年齡排序

　　```

　　df['age'].sort_values() # 獲取age列，并進行排序

　　```

　　#### 索引排序

　　對于DataFrame來說也是一樣，同樣有根據值排序以及根據索引排序這兩個功能。但是由于DataFrame是一個二維的數據，所以在使用上會有些不同。最主要的差別是在于Series只有一列，我們明確的知道排序的對象，但是DataFrame不是，它當中的索引就分為兩種，分別是行索引以及列索引。所以我們在排序的時候**需要指定我們想要排序的軸**，也就是axis。

　　```

　　df.sort_index(axis=0,ascending=False)

　　# 其中ascending是用來指定排序的升降序的，默認是升序，如果是降序排列可以使用ascending=False

　　```　　

　　#### 值排序

　　DataFrame的值排序有所不同，我們不能對行進行排序，**只能針對列**。我們通過by參數傳入我們希望排序參照的列，可以是一列也可以是多列。比如：需要按照用戶下單的金額排序，升序排列

　　```

　　df.sort_values(by='revenue') # 通過by參數指定排序的列名

　　```

　　結果：　　

　　或者是按照用戶下單金額和消費的總金額排序，

　　```

　　# 如果排序的列名是多個，則可以使用列表將多個列名放于列表中

　　df.sort_values(by=['revenue','accumulation'])

　　```

　　結果：　　

　　以上排序是默認的升序，如果需要獲取用戶下單金額最高的則需要，則需要降序排列查看。

　　```

　　df.sort_values(by=['revenue','accumulation'],asccending=False)

　　```　

　　當然還可以在sort_values方法中指定，inplace=True 保留排序結果在原數據中，默認是False。也可以指定按照哪個軸排序使用axis，

　　也可以指定排序的方式是：快速排序、合并排序、堆排序使用kind參數，默認是快速排序。(以下分別是合并排序和快排)　　

　　### 數據匯總

　　DataFrame中的匯總運算也就是**聚合運算**，比如我們最常見的sum方法，對一批數據進行聚合求和。還有mean方法，對數據進行均值運算等等。

　　> max([axis=1|0])

　　>

　　> min([axis=1|0])

　　>

　　> sum([axis=1|0])

　　>

　　> mean([axis=1|0])

　　>

　　> count([axis=1|0])

　　>

　　> ....

　　我們可以使用sum來對DataFrame的行或者列進行求和，如果不傳任何參數，默認是對每一行進行求和，如果需要按照列求和則設置axis=1。比如求過往第三方購買的數量的總和

　　```python

　　df['3rd'].sum()

　　```

　　結果：

　　> ```

　　> 67329

　　> ```

　　當然我們也可以獲取用戶的購買金額revenue的均值

　　```

　　df['revenue'].mean() # 默認axis=0

　　```

　　結果：

　　> ```

　　> 398.2981660045499

　　> ```

　　獲取用戶注冊6個月內的個數

　　```

　　df.loc[df['lifecycle']=='A','lifecycle'].count()

　　```

　　結果：

　　> ```

　　> 3541

　　> ```

　　獲取消費總額最大的金額

　　```

　　df['accumulation'].max()

　　```

　　結果：

　　> ```

　　> 11597.9

　　> ```

　　由于DataFrame當中常常會有為NA的元素，所以我們可以通過skipna這個參數排除掉缺失值之后再計算平均值。另外還有一個很好用的方法是descirbe，可以返回DataFrame當中的**整體信息**。比如每一列的均值、樣本數量、標準差、最小值、最大值等等。是一個常用的統計方法，可以用來了解DataFrame當中數據的分布情況。

　　```

　　df.describe()

　　```

　　結果：　　

　　其中std是求標準差，50%求中位數，var()求方差等...

　　當然我們也可以同時獲取用戶的購買金額revenue的均值和消費總額最大的金額，此時我們需要使用agg方法完成。

　　```

　　df.agg({'revenue':np.mean,'accumulation':np.max}) # 參數是一個字典，key為列名，value為要進行的聚合運算

　　```

　　結果：　　

　　當然更多情況下，agg方法往往是結合分組groupby使用。也不是絕對的，根據實際的情況吧!

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