Как отсортировать dataframe

[

pandas Сортировка: Руководство по сортировке данных в Python

Python Tutorials представляет руководство по сортировке данных в Python с помощью библиотеки pandas. В данном руководстве вы найдете подробную информацию о методах сортировки в pandas, шаг за шагом исполняемые образцы кода и их объяснения.

Введение

Одним из важных аспектов анализа данных является их сортировка. С использованием библиотеки pandas можно легко и эффективно сортировать данные в DataFrame. В этом руководстве вы узнаете, как использовать методы .sort_values() и .sort_index(), которые позволяют сортировать данные в DataFrame.

Начало работы с методами сортировки в pandas

Перед тем как начать сортировку данных с помощью pandas, необходимо подготовить набор данных. Затем вы можете ознакомиться с методами .sort_values() и .sort_index().

Подготовка набора данных

Прежде чем начать сортировку данных, необходимо импортировать библиотеку pandas и создать DataFrame. Для примера воспользуемся следующим кодом:

import pandas as pd

# Создание DataFrame
data = {'Name': ['John', 'Andrew', 'Claire', 'David'],
        'Age': [25, 30, 22, 27],
        'Salary': [50000, 60000, 55000, 52000]}

df = pd.DataFrame(data)

Ознакомление с методом .sort_values()

Одним из основных методов сортировки в pandas является .sort_values(). Этот метод позволяет сортировать данные в DataFrame по значениям одного или нескольких столбцов.

Ознакомление с методом .sort_index()

Еще одним полезным методом сортировки в pandas является .sort_index(). Этот метод позволяет сортировать данные в DataFrame по индексу.

Сортировка DataFrame по одному столбцу

Начнем с сортировки DataFrame по значению одного столбца.

Сортировка по столбцу в порядке возрастания

Для сортировки DataFrame по значениям одного столбца в порядке возрастания, можно использовать следующий код:

df_sorted = df.sort_values('Salary')

Изменение порядка сортировки

По умолчанию, сортировка выполняется в порядке возрастания. Однако, вы можете изменить порядок сортировки на убывающий, используя параметр ascending=False:

df_sorted = df.sort_values('Salary', ascending=False)

Выбор алгоритма сортировки

Можно выбрать алгоритм сортировки, используя параметр kind. Например, для сортировки по значениям столбца ‘Salary’ можно использовать алгоритм “quicksort” следующим образом:

df_sorted = df.sort_values('Salary', kind='quicksort')

Сортировка DataFrame по нескольким столбцам

Теперь рассмотрим сортировку DataFrame по нескольким столбцам.

Сортировка по нескольким столбцам в порядке возрастания

Для сортировки DataFrame по значениям нескольких столбцов в порядке возрастания, можно использовать следующий код:

df_sorted = df.sort_values(['Age', 'Salary'])

Изменение порядка сортировки столбцов

Если вы хотите изменить порядок сортировки столбцов, вы можете использовать параметр ascending, передав список значений для каждого столбца. Например:

df_sorted = df.sort_values(['Age', 'Salary'], ascending=[True, False])

Сортировка по нескольким столбцам в порядке убывания

Для сортировки DataFrame по значениям нескольких столбцов в порядке убывания, можно использовать следующий код:

df_sorted = df.sort_values(['Age', 'Salary'], ascending=False)

Сортировка по нескольким столбцам с разными порядками сортировки

Если вам нужно сортировать DataFrame по нескольким столбцам с разными порядками сортировки, вы можете использовать параметр ascending и передать список значений для каждого столбца. Например:

df_sorted = df.sort_values(['Age', 'Salary'], ascending=[True, False])

Сортировка DataFrame по индексу

Теперь рассмотрим сортировку DataFrame по индексу.

Сортировка по индексу в порядке возрастания

Для сортировки DataFrame по индексу в порядке возрастания, можно использовать следующий код:

df_sorted = df.sort_index()

Сортировка по индексу в порядке убывания

Для сортировки DataFrame по индексу в порядке убывания, можно использовать следующий код:

df_sorted = df.sort_index(ascending=False)

Исследование продвинутых концепций сортировки по индексу

Вы также можете исследовать продвинутые концепции сортировки по индексу в pandas. Например, вы можете сортировать индекс по значениям столбцов или выполнить многоколоночную сортировку по индексу.

Сортировка столбцов DataFrame

Для сортировки столбцов DataFrame вы можете использовать ось DataFrame.

Работа с осью DataFrame

При сортировке столбцов DataFrame, вы можете использовать параметр axis. Например, для сортировки столбцов в порядке возрастания, можно использовать следующий код:

df_sorted = df.sort_index(axis=1)

Использование меток столбцов для сортировки

Вы также можете использовать метки столбцов для сортировки DataFrame. Например, для сортировки столбцов по меткам ‘Name’ и ‘Age’ в порядке возрастания, можно использовать следующий код:

df_sorted = df.sort_index(axis=1, columns=['Name', 'Age'])

Работа с отсутствующими данными при сортировке в pandas

При сортировке данных в pandas иногда могут встречаться пропущенные значения. В этом случае, вы можете использовать параметр na_position для управления порядком сортировки пропущенных значений.

Понимание параметра na_position в методе .sort_values()

Параметр na_position в методе .sort_values() позволяет установить порядок сортировки пропущенных значений. По умолчанию, пропущенные значения сортируются в конце. Однако, вы можете изменить это поведение, установив параметр na_position='first'.

df_sorted = df.sort_values('Age', na_position='first')

Понимание параметра na_position в методе .sort_index()

Параметр na_position также может использоваться в методе .sort_index() для управления порядком сортировки пропущенных значений.

Использование методов сортировки для изменения DataFrame

Методы сортировки в pandas также могут быть использованы для изменения DataFrame.

Использование .sort_values() с параметром inplace=True

Для изменения DataFrame в результате сортировки, вы можете использовать параметр inplace=True:

df.sort_values('Age', inplace=True)

Использование .sort_index() с параметром inplace=True

Аналогично, вы можете использовать параметр inplace=True с методом .sort_index() для изменения DataFrame.

Заключение

В данном руководстве мы рассмотрели основные методы сортировки в pandas и ознакомились с их функциональностью. Теперь вы знаете, как использовать методы .sort_values() и .sort_index() для сортировки данных в pandas.