Podem realitzar l'ordenació en Pandas Dataframe. Aquest article tractarà com ordenar Pandas DataFrame mitjançant diversos mètodes Python .
Ordenació de marcs de dades en Pandas
Creant a Pandas Dataframe Per a la demostració, aquí hem creat un marc de dades en el qual realitzarem diverses funcions d'ordenació.
Python 3
tat forma completa
# 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> |
>
>
Sortida
Ordena Pandas DataFrame
Classificació de Pandas Data Frame
Per ordenar el marc de dades en pandas, la funció valors_ordenar() s'utilitza. Pandes sort_values() pot ordenar el marc de dades en ordre ascendent o descendent.
Ordenació de Pandas DataFrame en ordre ascendent
El fragment de codi ordena el DataFrame df en ordre ascendent en funció de la columna 'País'. Tanmateix, no emmagatzema ni mostra el marc de dades ordenats.
Python 3
# Sorting by column 'Country'> df.sort_values(by>=>[>'Country'>])> |
>
>
Sortida:
Ordena Pandas DataFrame
Ordenant el Pandas DataFrame en ordre descendent
El DataFrame df s'ordenarà en ordre descendent en funció de la columna Població, i el país amb la població més alta apareixerà a la part superior del DataFrame.
Python 3
# Sorting by column 'Population'> df.sort_values(by>=>[>'Population'>], ascending>=>False>)> |
>
>
Sortida:
Ordena Pandas DataFrame
Ordena Pandas DataFrame en funció del mostreig
Aquí, estem ordenant un DataFrame (df>) en funció de la columna 'Població', organitzant les files amb valors que falten a 'Població' perquè apareguin primer. Elsort_values()>mètode amb elna_position='first'>argument aconsegueix això, prioritzant les files amb valors que falten al principi del DataFrame ordenat.
Python 3
# Sorting by column 'Population'> # by putting missing values first> df.sort_values(by>=>[>'Population'>], na_position>=>'first'>)> |
java amb swing
>
>
Sortida:
Ordena Pandas DataFrame
Ordenació de marcs de dades per múltiples columnes
En aquest exemple, estem ordenant un DataFrame (df>) principalment per la columna «País» en ordre ascendent i, dins de cada grup de països, per la columna «Continent». El DataFrame resultant s'ordena segons l'ordre de columnes especificat, creant un conjunt de dades ordenat.
Python 3
L'actor Rekha
# Sorting by columns 'Country' and then 'Continent'> df.sort_values(by>=>[>'Country'>,>'Continent'>])> |
>
>
Sortida:
Ordena Pandas DataFrame
Ordenació de marcs de dades per columnes però en un ordre diferent
En aquest exemple, estem ordenant un DataFrame (df>) primer per la columna «País» en ordre descendent i, dins de cada grup de països, per la columna «Continent» en ordre ascendent. El DataFrame resultant s'organitza en funció dels criteris d'ordenació de columnes especificats.
Python 3
# Sorting by columns 'Country' in descending> # order and then 'Continent' in ascending order> df.sort_values(by>=>[>'Country'>,>'Continent'>],> >ascending>=>[>False>,>True>])> |
>
>
Sortida:
Ordena Pandas DataFrame