[Python] 100 Schläge auf Data Science (strukturierte Datenverarbeitung) 018 Erläuterung

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Problem

P-018: Sortieren Sie den Kundendatenrahmen (df_customer) nach Geburtsdatum (geburtstag) in aufsteigender Reihenfolge und zeigen Sie alle ersten 10 Elemente an.

Antworten

Code


df_customer.sort_values('birth_day', ascending=False).head(10)

Ausgabe

customer_id customer_name gender_cd gender birth_day age postal_cd address application_store_cd application_date status_cd
15639 CS035114000004 Misato Omura 1 Weiblich 2007-11-25 11 156-0053 Sakura, Setagaya-ku, Tokio********** S13035 20150619 6-20091205-6
7468 CS022103000002 Fukuyama Hajime 9 Unbekannt 2007-10-02 11 249-0006 Zushi, Zushi City, Präfektur Kanagawa********** S14022 20160909 0-00000000-0
10745 CS002113000009 Mayuko Shibata 1 Weiblich 2007-09-17 11 184-0014 Nukii Minamimachi, Stadt Koganei, Tokio********** S13002 20160304 0-00000000-0
19811 CS004115000014 Kyoko Matsui 1 Weiblich 2007-08-09 11 165-0031 Kamisagimiya, Nakano-ku, Tokio********** S13004 20161120 1-20081231-1
7039 CS002114000010 Haruka Yamauchi 1 Weiblich 2007-06-03 11 184-0015 Nukii Kitamachi, Stadt Koganei, Tokio********** S13002 20160920 6-20100510-1
3670 CS025115000002 Natsuki Koyanagi 1 Weiblich 2007-04-18 11 245-0018 Stadt Kamiida, Gemeinde Izumi, Stadt Yokohama, Präfektur Kanagawa********** S14025 20160116 D-20100913-D
12493 CS002113000025 Manami Hirosue 1 Weiblich 2007-03-30 12 184-0015 Nukii Kitamachi, Stadt Koganei, Tokio********** S13002 20171030 0-00000000-0
15977 CS033112000003 Miki Nagano 1 Weiblich 2007-03-22 12 245-0051 Stadt Nase, Bezirk Totsuka, Stadt Yokohama, Präfektur Kanagawa********** S14033 20150606 0-00000000-0
5716 CS007115000006 Fukuoka Shun 1 Weiblich 2007-03-10 12 285-0845 Nishishizu, Stadt Sakura, Präfektur Chiba********** S12007 20151118 F-20101016-F
15097 CS014113000008 Rio Yaguchi 1 Weiblich 2007-03-05 12 260-0041 Higashi Chiba, Chuo-ku, Stadt Chiba, Präfektur Chiba********** S12014 20150622 3-20091108-6

Kommentar

** ・ Dies ist eine Methode zum Sortieren von Daten in Pandas DataFrame / Series.

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