Ми можемо виконати сортування в Pandas Dataframe. У цій статті буде обговорено, як сортувати Pandas DataFrame за допомогою різних методів Python .
Сортування кадрів даних у Pandas
Створення a Pandas Data Frame для демонстрації. Тут ми створили фрейм даних, у якому будемо виконувати різні функції сортування.
Python3
Шрея Гошал перший чоловік
# importing pandas library> import> pandas as pd> # creating and initializing a nested list> age_list>=> [[>'Afghanistan'>,>1952>,>8425333>,>'Asia'>],> >[>'Australia'>,>1957>,>9712569>,>'Oceania'>],> >[>'Brazil'>,>1962>,>76039390>,>'Americas'>],> >[>'China'>,>1957>,>637408000>,>'Asia'>],> >[>'France'>,>1957>,>44310863>,>'Europe'>],> >[>'India'>,>1952>,>3.72e>+>08>,>'Asia'>],> >[>'United States'>,>1957>,>171984000>,>'Americas'>]]> # creating a pandas dataframe> df>=> pd.DataFrame(age_list, columns>=>[>'Country'>,>'Year'>,> >'Population'>,>'Continent'>])> df> |
>
>
Вихід
Сортування Pandas DataFrame
Сортування фрейму даних Pandas
Щоб відсортувати кадр даних у pandas, функція sort_values() використовується. панди sort_values() може сортувати кадр даних у порядку зростання або спадання.
Сортування Pandas DataFrame у порядку зростання
Фрагмент коду сортує DataFrame df у порядку зростання на основі стовпця «Країна». Однак він не зберігає та не відображає відсортований кадр даних.
Python3
# Sorting by column 'Country'> df.sort_values(by>=>[>'Country'>])> |
>
>
Вихід:
Сортування Pandas DataFrame
Сортування Pandas DataFrame у порядку спадання
DataFrame df буде відсортовано в порядку спадання на основі стовпця Population, при цьому країна з найбільшим населенням відображатиметься у верхній частині DataFrame.
Python3
# Sorting by column 'Population'> df.sort_values(by>=>[>'Population'>], ascending>=>False>)> |
>
>
Вихід:
Сортування Pandas DataFrame
Сортувати Pandas DataFrame на основі вибірки
Тут ми сортуємо DataFrame (df>) на основі стовпця «Населення», упорядковуючи рядки з відсутніми значеннями в «Населенні», які з’являються першими. Thesort_values()>метод зna_position='first'>аргумент досягає цього, встановлюючи пріоритет рядкам із відсутніми значеннями на початку відсортованого DataFrame.
Python3
# Sorting by column 'Population'> # by putting missing values first> df.sort_values(by>=>[>'Population'>], na_position>=>'first'>)> |
>
>
java карти
Вихід:
Сортування Pandas DataFrame
Сортування кадрів даних за кількома стовпцями
У цьому прикладі ми сортуємо DataFrame (df>) головним чином за стовпцем «Країна» в порядку зростання та, у кожній групі країн, за стовпцем «Континент». Отриманий DataFrame сортується на основі вказаного порядку стовпців, створюючи відсортований набір даних.
Python3
# Sorting by columns 'Country' and then 'Continent'> df.sort_values(by>=>[>'Country'>,>'Continent'>])> |
>
>
Вихід:
Сортування Pandas DataFrame
Сортування кадрів даних за стовпцями, але в іншому порядку
У цьому прикладі ми сортуємо DataFrame (df>) спочатку за стовпцем «Країна» в порядку спадання, а в кожній групі країн — за стовпцем «Континент» у порядку зростання. Отриманий DataFrame організовано на основі вказаних критеріїв сортування стовпців.
алгоритм для RSA
Python3
# Sorting by columns 'Country' in descending> # order and then 'Continent' in ascending order> df.sort_values(by>=>[>'Country'>,>'Continent'>],> >ascending>=>[>False>,>True>])> |
>
>
Вихід:
Сортування Pandas DataFrame