Possiamo eseguire l'ordinamento in Pandas Dataframe. Questo articolo discuterà come ordinare Pandas DataFrame utilizzando vari metodi in Pitone .
Ordinamento dei frame di dati in Panda
Creare un Panda Dataframe per dimostrazione, qui abbiamo creato un dataframe in cui eseguiremo varie funzioni di ordinamento.
Python3
cos'è desktop.ini
# 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> |
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Produzione
Ordina Panda DataFrame
Ordinamento del frame dati Panda
Per ordinare il frame di dati nei panda, la funzione sort_values() si usa. Panda sort_values() può ordinare il frame di dati in ordine crescente o decrescente.
Ordinamento dei dataframe di Pandas in ordine crescente
Lo snippet di codice ordina DataFrame df in ordine crescente in base alla colonna 'Paese'. Tuttavia, non memorizza né visualizza il frame di dati ordinato.
Python3
# Sorting by column 'Country'> df.sort_values(by>=>[>'Country'>])> |
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Produzione:
Ordina Panda DataFrame
Ordinamento del DataFrame Pandas in ordine decrescente
Il DataFrame df verrà ordinato in ordine decrescente in base alla colonna Popolazione, con il paese con la popolazione più alta visualizzato nella parte superiore del DataFrame.
Python3
# Sorting by column 'Population'> df.sort_values(by>=>[>'Population'>], ascending>=>False>)> |
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Produzione:
Ordina Panda DataFrame
Ordina i DataFrame di Panda in base al campionamento
Qui stiamo ordinando un DataFrame (df>) in base alla colonna 'Popolazione', disponendo le righe con valori mancanti in 'Popolazione' in modo che vengano visualizzate per prime. ILsort_values()>metodo con ilna_position='first'>argomento raggiunge questo obiettivo, dando priorità alle righe con valori mancanti all'inizio del DataFrame ordinato.
Python3
# Sorting by column 'Population'> # by putting missing values first> df.sort_values(by>=>[>'Population'>], na_position>=>'first'>)> |
stringa come array
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Produzione:
Ordina Panda DataFrame
Ordinamento dei frame di dati per più colonne
In questo esempio, stiamo ordinando un DataFrame (df>) principalmente dalla colonna 'Paese' in ordine crescente e, all'interno di ciascun gruppo di paesi, dalla colonna 'Continente'. Il DataFrame risultante viene ordinato in base all'ordine delle colonne specificato, creando un set di dati ordinato.
Python3
come restituire un array java
# Sorting by columns 'Country' and then 'Continent'> df.sort_values(by>=>[>'Country'>,>'Continent'>])> |
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Produzione:
Ordina Panda DataFrame
Ordinamento dei frame di dati per colonne ma in un ordine diverso
In questo esempio, stiamo ordinando un DataFrame (df>) prima dalla colonna 'Paese' in ordine decrescente e, all'interno di ciascun gruppo di paesi, dalla colonna 'Continente' in ordine crescente. Il DataFrame risultante è organizzato in base ai criteri di ordinamento delle colonne specificati.
Python3
# Sorting by columns 'Country' in descending> # order and then 'Continent' in ascending order> df.sort_values(by>=>[>'Country'>,>'Continent'>],> >ascending>=>[>False>,>True>])> |
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Produzione:
Ordina Panda DataFrame