Pandas:对列类别中的每一行进行排序/百分位数

Pandas是一个基于Python的数据处理和分析库，它提供了丰富的数据结构和数据分析工具，可以方便地进行数据清洗、转换、分析和可视化等操作。

对于对列类别中的每一行进行排序，可以使用Pandas的sort_values()方法。该方法可以按照指定的列或多个列对数据进行排序，默认是升序排序。例如，假设我们有一个名为df的DataFrame对象，其中包含一个名为"category"的列，我们可以使用以下代码对该列进行排序：

df.sort_values(by='category', inplace=True)

这将按照"category"列的值对DataFrame进行排序，并将结果保存在原始的DataFrame对象中。

对于计算百分位数，可以使用Pandas的quantile()方法。该方法可以计算指定列的百分位数，可以通过传递一个浮点数来指定百分位数的位置。例如，假设我们有一个名为df的DataFrame对象，其中包含一个名为"column"的列，我们可以使用以下代码计算该列的第75个百分位数：

percentile = df['column'].quantile(0.75)

这将计算"column"列的第75个百分位数，并将结果保存在变量percentile中。

Pandas官方文档：https://pandas.pydata.org/

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