Ми можемо виконати сортування в Pandas Dataframe. У цій статті буде обговорено, як сортувати Pandas DataFrame за допомогою різних методів Python .

Сортування кадрів даних у Pandas

Створення a Pandas Data Frame для демонстрації. Тут ми створили фрейм даних, у якому будемо виконувати різні функції сортування.

Python3

# 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>

Вихід

Сортування Pandas DataFrame

Сортування фрейму даних Pandas

Щоб відсортувати кадр даних у pandas, функція sort_values() використовується. панди sort_values() може сортувати кадр даних у порядку зростання або спадання.

Сортування Pandas DataFrame у порядку зростання

Фрагмент коду сортує DataFrame df у порядку зростання на основі стовпця «Країна». Однак він не зберігає та не відображає відсортований кадр даних.

Python3

# Sorting by column 'Country'> df.sort_values(by> => [> 'Country'> ])>

Вихід:

Сортування Pandas DataFrame

Сортування Pandas DataFrame у порядку спадання

DataFrame df буде відсортовано в порядку спадання на основі стовпця Population, при цьому країна з найбільшим населенням відображатиметься у верхній частині DataFrame.

Python3

# Sorting by column 'Population'> df.sort_values(by> => [> 'Population'> ], ascending> => False> )>

Вихід:

Сортування Pandas DataFrame

Сортувати Pandas DataFrame на основі вибірки

Тут ми сортуємо DataFrame ( df> ) на основі стовпця «Населення», упорядковуючи рядки з відсутніми значеннями в «Населенні», які з’являються першими. The sort_values()> метод з na_position='first'> аргумент досягає цього, встановлюючи пріоритет рядкам із відсутніми значеннями на початку відсортованого DataFrame.

Python3

# Sorting by column 'Population'> # by putting missing values first> df.sort_values(by> => [> 'Population'> ], na_position> => 'first'> )>

Вихід:

Сортування Pandas DataFrame

Сортування кадрів даних за кількома стовпцями

У цьому прикладі ми сортуємо DataFrame ( df> ) головним чином за стовпцем «Країна» в порядку зростання та, у кожній групі країн, за стовпцем «Континент». Отриманий DataFrame сортується на основі вказаного порядку стовпців, створюючи відсортований набір даних.

Python3

# Sorting by columns 'Country' and then 'Continent'> df.sort_values(by> => [> 'Country'> ,> 'Continent'> ])>

Вихід:

Сортування Pandas DataFrame

Сортування кадрів даних за стовпцями, але в іншому порядку

У цьому прикладі ми сортуємо DataFrame ( df> ) спочатку за стовпцем «Країна» в порядку спадання, а в кожній групі країн — за стовпцем «Континент» у порядку зростання. Отриманий DataFrame організовано на основі вказаних критеріїв сортування стовпців.

Python3

# Sorting by columns 'Country' in descending> # order and then 'Continent' in ascending order> df.sort_values(by> => [> 'Country'> ,> 'Continent'> ],> > ascending> => [> False> ,> True> ])>

Вихід:

Сортування Pandas DataFrame