[Python] Sortieren Sie die Tabelle nach sort_values (pandas DataFrame)

[Python] So sortieren Sie eine Tabelle nach sort_values (pandas DataFrame)

So sortieren Sie eine DataFrame-Tabelle mit der Methode "sort_values".

Es gibt auch eine sort_index-Methode, die jedoch nicht empfohlen wird. FutureWarning: by argument to sort_index is deprecated, please use .sort_values(by=...)

1. [Grundlegende Syntax und Hauptoptionen](# 1 Grundlegende Syntax und Hauptoptionen)
2. [Zu verwendende Tabelle](Zu verwendende Tabelle Nr. 2)
3. [Nach Spalte sortieren](# Nach 3 Spalten sortieren)
4. [Aufsteigende Sortierung](# Aufsteigende Sortierung)
5. [Absteigende Sortierung](# Absteigende Sortierung)
6. Spalten mit NaN sortieren (Spalten mit #nan sortieren)
7. Überschreiben
8. [Nach Zeile sortieren](# 4 Nach Zeile sortieren)

** ▼ Grundlegende Syntax ** df.sort_values(by=['A']) └ "df": Tabellendaten └ "by = []": Spalte / Zeile, die die Grundlage für die Sortierung bildet * Erforderlich * └ "A": Spalten- / Zeilenname

Eine Tabelle erstellen

import pandas as pd
import numpy as np
​
row0 = [0, 0, 'a', 'Ah', 'einer']
row1 = [2, 2, 'c', 'U.', 'drei']
row2 = [4, np.nan,'e', 'Oh', 'Samurai']
row3 = [1, 1,'b', 'ich', 'Zwei']
row4 = [3, 3,'d', 'e', '肆']
row5 = [5, 5,'e', 'Oh', 'Samurai']
​
df = pd.DataFrame([row0,row1,row2,row3,row4,row5])
df.columns = ['col0', 'col1', 'col2' ,'col3', 'col4']
df.index = ['row0', 'row1', 'row2', 'row3', 'row4', 'row5']
​
df

Importieren Sie numpy und verwenden Sie "np.nan", um den fehlenden Wert NaN zu verwenden.

Geben Sie den Spaltennamen, der der Sortierstandard sein soll, in "A" ein.

Der Standardwert ist "ascending = True" (optional).

Aufsteigende Sorte

df.sort_values(by=['col0'])

Sortiert in aufsteigender Reihenfolge nach dem Element in Spalte col0.

Sie können Alphabete und Flat Kana auf die gleiche Weise sortieren.

Sortieren Sie in absteigender Reihenfolge nach dem Spaltennamen "A".

Absteigende Sorte

df.sort_values(by=['col0'], ascending=False)

・ Na_position = 'last' └ Standard (optional) └ Gehen Sie nach unten

・ Na_position = 'first' └ Gehen Sie nach oben

Spalten mit NaN sortieren (Standard)

df.sort_values(by=['col1'])

Spalten sortieren, die NaN enthalten (oben)

df.sort_values(by=['col1'], na_position='first')

・ Inplace = False └ Standard (optional) └ Nicht überschreiben

・ Inplace = True └ Überschreiben

Nicht überschreiben

df.sort_values(by=['col1'])
df

Überschreiben

df.sort_values(by=['col1'], inplace=True)
df

Die Zeilenrichtung kann nur durch Zahlen dargestellt oder nicht sortiert werden.

• Eine Tabelle mit NaN oder einer Zeichenfolge führt zu einem Fehler.
• Ein Fehler tritt auch dann auf, wenn Sie eine Zeile angeben, die weder NaN noch eine Zeichenfolge enthält.

Tabelle zu verwenden

import pandas as pd

col0 = [10, 9, 8, 7]
col1 = [1, 10, 100, 1000]
col2 = [2, 2, 2, 2]
col3 = [0.3, 0.03, 0.003, 0.0003]
col4 = [4, 40, 400, 4000]

df2 = pd.DataFrame(col0, columns=['col0'])
df2['col1'] = col1
df2['col2'] = col2
df2['col3'] = col3
df2['col4'] = col4

df2

Aufsteigende Sorte

df2.sort_values(by=[1], axis=1)

Absteigende Sorte

df2.sort_values(by=[1], axis=1, ascending=False)