Рубрики
Без рубрики

Сортировка фрейма данных в Python – Шаг за шагом

Эй, читатели! В этой статье мы подробно остановимся на сортировке фрейма данных в Python. Итак, давайте начнем!

Автор оригинала: Pankaj Kumar.

Эй, читатели! В этой статье мы подробно остановимся на Сортировке фрейма данных в Python. Итак, давайте начнем!

Сортировка фрейма данных с помощью функции sort_values()

Модуль Python Pandas предоставляет нам различные функции для работы с большими записями данных. Имея дело с записями данных в терминах фреймов данных, мы часто сталкиваемся с ситуациями, когда нам нужно отсортировать данные и представить выходные данные.

Это когда, Питон pandas.dataframe.sort_values() функция входит в картину.

Функция sort_values () сортирует данные в порядке возрастания или убывания настроенным образом.

Давайте теперь сосредоточимся на структуре функции в следующем разделе.

Синтаксис функции sort_values() в Python

Взгляните на приведенный ниже синтаксис!

pandas.DataFrame.sort_values(by, axis=0, ascending=True, kind='mergesort')
  • by : Он представляет список столбцов, подлежащих сортировке.
  • ось : 0 представляет сортировку по строкам, а 1-сортировку по столбцам.
  • по возрастанию : Если True, сортирует фрейм данных в порядке возрастания.
  • вид : Он может иметь три значения: ‘ Quicksort , mergesort или heapsort ‘.

Давайте теперь сосредоточимся на реализации функции sort_values() в следующем разделе.

Пример кода для сортировки фрейма данных в Python

В этом примере мы изначально создали фрейм данных с помощью функции pandas.dataframe () . Далее мы отсортировали столбец “RATE” с помощью функции sort_values() в порядке убывания.

Пример:

import pandas as pd
data = pd.DataFrame([[3,0,1], [4,4,4], [1,7,7], [10,10,10]],
     index=['Python', 'Java', 'C','Kotlin'],
     columns=['RATE','EE','AA'])

sort = data.sort_values("RATE", axis = 0, ascending = False)

print("Data before sorting:\n")
print(data)

print("Data after sorting:\n")
print(sort)

Выход:

Data before sorting:

        RATE  EE  AA
Python     3   0   1
Java       4   4   4
C          1   7   7
Kotlin    10  10  10
Data after sorting:

        RATE  EE  AA
Kotlin    10  10  10
Java       4   4   4
Python     3   0   1
C          1   7   7

В приведенном ниже примере мы отсортировали вышеупомянутый фрейм данных по двум столбцам- ” EE ” и “AA”, как показано ниже.

Пример:

import pandas as pd
data = pd.DataFrame([[3,0,1], [4,4,4], [1,7,7], [10,10,10]],
     index=['Python', 'Java', 'C','Kotlin'],
     columns=['RATE','EE','AA'])

sort = data.sort_values(["EE","AA"], axis = 0, ascending = True)

print("Data before sorting:\n")
print(data)

print("Data after sorting:\n")
print(sort)

Выход:

Как видно ниже, фрейм данных сортируется по столбцам ” EE ” и ” AA ” соответственно в порядке возрастания.

Data before sorting:

        RATE  EE  AA
Python     3   0   1
Java       4   4   4
C          1   7   7
Kotlin    10  10  10
Data after sorting:

        RATE  EE  AA
Python     3   0   1
Java       4   4   4
C          1   7   7
Kotlin    10  10  10

Вывод

На этом мы подошли к концу этой темы. Мы поняли функционирование функции sort_values() для сортировки фреймов данных.

Не стесняйтесь комментировать ниже, если у вас возникнут какие-либо вопросы. Для получения дополнительных сообщений, связанных с Python, следите за обновлениями и продолжайте учиться!

Рекомендации