Пропустить до содержимого
CodeMDD.io | Coding Tutorials

Как сортировать столбец с использованием pandas?

[

pandas Сортировка: Руководство по сортировке данных в Python

Для Python-туториалов, которые содержат подробные, пошаговые образцы кода и объяснения, мы будем использовать язык разметки Markdown для удобного чтения.

Введение

Pandas - это отличный инструмент для анализа данных с использованием Python. В этом руководстве мы рассмотрим, как использовать методы сортировки в Pandas для эффективной сортировки данных в DataFrame.

Начало работы с методами сортировки в Pandas

Для начала давайте подготовим набор данных, на котором мы будем выполнять сортировку. Мы можем использовать метод .sort_values() для сортировки по значениям определенного столбца, и метод .sort_index() для сортировки по индексу.

Подготовка набора данных

Прежде чем начать сортировку данных, нам необходимо загрузить данные в DataFrame. Для этого мы будем использовать функцию read_csv() из библиотеки Pandas.

import pandas as pd


# Загрузка данных из CSV-файла в DataFrame
data = pd.read_csv('data.csv')

Знакомство с методом .sort_values()

.sort_values() - это метод, который позволяет сортировать DataFrame по значениям определенного столбца. Давайте рассмотрим пример использования этого метода.

# Сортировка DataFrame по столбцу 'name' в порядке возрастания
data.sort_values('name', ascending=True, inplace=True)


# Вывод отсортированного DataFrame
print(data)

Знакомство с методом .sort_index()

.sort_index() - это метод, который позволяет сортировать DataFrame по его индексу. Давайте рассмотрим пример использования этого метода.

# Сортировка DataFrame по индексу в порядке убывания
data.sort_index(ascending=False, inplace=True)


# Вывод отсортированного DataFrame
print(data)

Сортировка DataFrame по одному столбцу

Сортировка по столбцу в порядке возрастания

Мы можем использовать метод .sort_values() для сортировки DataFrame по значению определенного столбца в порядке возрастания.

# Сортировка DataFrame по столбцу 'column_name' в порядке возрастания
data.sort_values('column_name', ascending=True, inplace=True)


# Вывод отсортированного DataFrame
print(data)

Изменение порядка сортировки

По умолчанию .sort_values() сортирует DataFrame в порядке возрастания. Если вы хотите изменить порядок сортировки на убывающий, вы можете установить параметр ascending=False.

# Сортировка DataFrame по столбцу 'column_name' в порядке убывания
data.sort_values('column_name', ascending=False, inplace=True)


# Вывод отсортированного DataFrame
print(data)

Выбор алгоритма сортировки

По умолчанию .sort_values() использует алгоритм быстрой сортировки для сортировки DataFrame. Однако, в зависимости от размера и типа данных, бывает полезно выбрать другой алгоритм сортировки. Для этого можно использовать параметр kind.

# Сортировка DataFrame по столбцу 'column_name' с использованием алгоритма сортировки слиянием
data.sort_values('column_name', kind='mergesort', inplace=True)


# Вывод отсортированного DataFrame
print(data)

Сортировка DataFrame по нескольким столбцам

Сортировка по нескольким столбцам в порядке возрастания

Мы можем использовать метод .sort_values() для сортировки DataFrame по нескольким столбцам в порядке возрастания.

# Сортировка DataFrame по столбцам 'column_name1' и 'column_name2' в порядке возрастания
data.sort_values(['column_name1', 'column_name2'], ascending=True, inplace=True)


# Вывод отсортированного DataFrame
print(data)

Изменение порядка сортировки столбцов

По умолчанию .sort_values() сортирует DataFrame по столбцам в порядке возрастания. Если вы хотите изменить порядок сортировки для определенных столбцов, вы можете задать список порядка сортировки для параметра ascending.

# Сортировка DataFrame по столбцам 'column_name1' и 'column_name2' в порядке убывания
data.sort_values(['column_name1', 'column_name2'], ascending=[False, True], inplace=True)


# Вывод отсортированного DataFrame
print(data)

Сортировка по нескольким столбцам в порядке убывания

Мы также можем использовать метод .sort_values() для сортировки DataFrame по нескольким столбцам в порядке убывания.

# Сортировка DataFrame по столбцам 'column_name1' и 'column_name2' в порядке убывания
data.sort_values(['column_name1', 'column_name2'], ascending=[False, False], inplace=True)


# Вывод отсортированного DataFrame
print(data)

Сортировка по нескольким столбцам с разными порядками сортировки

Мы также можем использовать метод .sort_values() для сортировки DataFrame по нескольким столбцам с разными порядками сортировки.

# Сортировка DataFrame по столбцам 'column_name1' и 'column_name2' с разными порядками сортировки
data.sort_values(['column_name1', 'column_name2'], ascending=[False, True], inplace=True)


# Вывод отсортированного DataFrame
print(data)

Сортировка DataFrame по его индексу

Сортировка по индексу в порядке возрастания

В Pandas мы можем также сортировать DataFrame по его индексу с помощью метода .sort_index().

# Сортировка DataFrame по индексу в порядке возрастания
data.sort_index(ascending=True, inplace=True)


# Вывод отсортированного DataFrame
print(data)

Сортировка по индексу в порядке убывания

Мы также можем использовать метод .sort_index() для сортировки DataFrame по его индексу в порядке убывания.

# Сортировка DataFrame по индексу в порядке убывания
data.sort_index(ascending=False, inplace=True)


# Вывод отсортированного DataFrame
print(data)

Исследуем продвинутые концепции сортировки индекса

При сортировке DataFrame по индексу мы можем также использовать продвинутые концепции, такие как множественная индексация и сортировка по уровням индекса.

# Сортировка DataFrame по множеству индексов в определенном порядке
data.sort_index(level=['index1', 'index2'], ascending=[True, False], inplace=True)


# Вывод отсортированного DataFrame
print(data)

Сортировка столбцов вашего DataFrame

Работа с осью DataFrame

По умолчанию, .sort_values() сортирует DataFrame по значениям столбцов. Однако, мы также можем использовать этот метод для сортировки столбцов DataFrame в заданном порядке.

# Сортировка столбцов DataFrame с указанием оси
data.sort_values(by=['column_name'], axis=1, inplace=True)


# Вывод отсортированного DataFrame
print(data)

Использование меток столбцов для сортировки

Мы можем также использовать метки столбцов для сортировки DataFrame.

# Сортировка столбцов DataFrame по меткам столбцов
data.sort_values(by=['column_label1', 'column_label2'], axis=1, inplace=True)


# Вывод отсортированного DataFrame
print(data)

Работа с пропущенными данными при сортировке в Pandas

Понимание параметра na_position в .sort_values()

При сортировке DataFrame со значениями NaN, мы можем указать, где должны располагаться эти значения с помощью параметра na_position.

# Сортировка DataFrame c учетом значений NaN, находящихся в конце отсортированного столбца
data.sort_values('column_name', na_position='last', inplace=True)


# Вывод отсортированного DataFrame
print(data)

Понимание параметра na_position в .sort_index()

Также мы можем указать, где должны располагаться значения NaN при сортировке по индексу с помощью .sort_index().

# Сортировка DataFrame по индексу с учетом значений NaN, находящихся в начале отсортированного индекса
data.sort_index(ascending=True, na_position='first', inplace=True)


# Вывод отсортированного DataFrame
print(data)

Использование методов сортировки для изменения вашего DataFrame

Использование .sort_values() вместе с inplace

Мы можем использовать метод .sort_values() для сортировки DataFrame и сохранения отсортированного результата в том же DataFrame с помощью inplace.

# Сортировка DataFrame и сохранение отсортированного результата в том же DataFrame
data.sort_values('column_name', ascending=True, inplace=True)


# Вывод отсортированного DataFrame
print(data)

Использование .sort_index() вместе с inplace

Мы также можем использовать метод .sort_index() для сортировки DataFrame по индексу и сохранения результатов в том же DataFrame с помощью inplace.

# Сортировка DataFrame по индексу и сохранение отсортированного результата в том же DataFrame
data.sort_index(ascending=True, inplace=True)


# Вывод отсортированного DataFrame
print(data)

Заключение

В этом руководстве мы рассмотрели основные методы сортировки в библиотеке Pandas. Мы узнали, как сортировать DataFrame по одному или нескольким столбцам, по индексу и по столбцам DataFrame. Также мы рассмотрели различные параметры, которые можно использовать при сортировке и способы изменения DataFrame при помощи методов сортировки. Теперь вы можете применить эти знания к своим собственным аналитическим задачам и улучшить свои навыки работы с данными в Python.

Оглавление

  • Введение

  • Начало работы с методами сортировки в Pandas

    • Подготовка набора данных
    • Знакомство с методом .sort_values()
    • Знакомство с методом .sort_index()

  • Сортировка DataFrame по одному столбцу

    • Сортировка по столбцу в порядке возрастания
    • Изменение порядка сортировки
    • Выбор алгоритма сортировки

  • Сортировка DataFrame по нескольким столбцам

    • Сортировка по нескольким столбцам в порядке возрастания
    • Изменение порядка сортировки столбцов
    • Сортировка по нескольким столбцам в порядке убывания
    • Сортировка по нескольким столбцам с разными порядками сортировки

  • Сортировка DataFrame по его индексу

    • Сортировка по индексу в порядке возрастания
    • Сортировка по индексу в порядке убывания
    • Исследование продвинутых концепций сортировки индекса

  • Сортировка столбцов вашего DataFrame

    • Работа с осью DataFrame
    • Использование меток столбцов для сортировки

  • Работа с пропущенными данными при сортировке в Pandas

    • Понимание параметра na_position в .sort_values()
    • Понимание параметра na_position в .sort_index()

  • Использование методов сортировки для изменения вашего DataFrame

    • Использование .sort_values() вместе с inplace
    • Использование .sort_index() вместе с inplace

  • Заключение