[Python] Trier la table par sort_values (pandas DataFrame)

[Python] Comment trier une table par sort_values (pandas DataFrame)

Comment trier une table DataFrame en utilisant la "méthode sort_values".

Il existe également une méthode sort_index, mais elle n'est pas recommandée. FutureWarning: by argument to sort_index is deprecated, please use .sort_values(by=...)

1. [Syntaxe de base et options principales](# 1 Syntaxe de base et options principales)
2. [Table à utiliser](# 2 Table à utiliser)
3. [Trier par colonne](# 3 trier par colonne)
4. [Tri croissant](# tri croissant)
5. [Tri décroissant](# Tri décroissant)
6. Trier les colonnes avec NaN (trier les colonnes avec #nan)
7. Écraser
8. [Trier par ligne](# 4 trier par ligne)

** ▼ Syntaxe de base ** df.sort_values(by=['A']) └ "df": données du tableau └ "by = []": Colonne / ligne servant de base au tri * Obligatoire * └ "A": nom de colonne / ligne

Créer une table

import pandas as pd
import numpy as np
​
row0 = [0, 0, 'a', 'Ah', 'un']
row1 = [2, 2, 'c', 'U', 'Trois']
row2 = [4, np.nan,'e', 'Oh', 'Samouraï']
row3 = [1, 1,'b', 'je', 'Deux']
row4 = [3, 3,'d', 'e', '肆']
row5 = [5, 5,'e', 'Oh', 'Samouraï']
​
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

Importez numpy et utilisez "np.nan" pour utiliser la valeur manquante NaN.

Entrez le nom de la colonne qui sera la norme de tri dans "A".

La valeur par défaut est "ascending = True" (facultatif).

Tri croissant

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

Trié par ordre croissant de l'élément de la colonne col0.

Vous pouvez trier les alphabets et les kana plats de la même manière.

Trier par ordre décroissant par nom de colonne "A".

Tri décroissant

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

・ Na_position = 'dernier' └ Par défaut (facultatif) └ Déplacer vers le bas

・ Na_position = 'premier' └ Déplacer vers le haut

Trier les colonnes contenant NaN (par défaut)

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

Trier les colonnes contenant NaN (en haut)

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

・ ʻInplace = False` └ Par défaut (facultatif) └ Ne pas écraser

・ ʻInplace = True` └ Écraser

Ne pas écraser

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

Écraser

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

La direction des lignes ne peut être représentée que par des nombres ou ne peut pas être triée.

• Une table contenant NaN ou une chaîne de caractères entraînera une erreur.
• Une erreur se produit même si vous spécifiez une ligne qui ne contient pas NaN ou une chaîne de caractères.

Table à utiliser

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

Tri croissant

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

Tri décroissant

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