14分钟
排序2
3. DataFrame/Series.sortlevel(level=0, axis=0, ascending=True, inplace=False, sort_remaining=True)：根据单个level中的label对数据进行排列（稳定的）
axis：指定沿着那个轴排序。如果为0/'index'，则沿着0轴排序 ；如果为1/'columns'，则沿着 1轴排序level：一个整数，指定多级索引的levelascending：一个布尔值，如果为True，则升序排序；如果是False，则降序排序。inplace：一个布尔值，如果为True，则原地修改。如果为False，则返回排好序的新对象sort_remaining：一个布尔值。如果为True，则当多级索引排序中，指定level的索引排序完毕后，对剩下level的索引也排序。
4. .rank()方法的作用是在指定轴上计算各数值的排，其中相同数值的排名是相同的。
DataFrame/Series.rank(axis=0, method='average', numeric_only=None,
na_option='keep', ascending=True, pct=False)'min'：使用可用的最小的排名，这N个数的排名都是k'max'：使用可用的最大的排名，这N各数的排名都是k+N-1'first：根据元素数据中出现的顺序依次分配排名，即按照它们出现的顺序，其排名分别为k,k+1,...k+N-1'dense：类似于'min'，但是排名并不会跳跃。即比v大的下一个数值排名为k+1，而不是k+N
numeric_only:一个布尔值。如果为True，则只对float/int/bool数据排名。仅对DataFrame有效na_option：一个字符串，指定对NaN的处理。可以为：'keep'：保留NaN在原位置'top':如果升序，则NaN安排最大的排名'bottom':如果升序，则NaN安排最小的排名
ascending：一个布尔值，如果为True，则升序排名；如果是False，则降序排名。pct：一个布尔值。如果为True，则计算数据的百分位数，而不是排名。
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