Сортировка фреймов данных: подробное руководство по сортировке данных в Python

Сортировка данных — фундаментальная операция анализа и обработки данных. В Python библиотека Pandas предоставляет мощный инструмент DataFrames для обработки табличных данных. В этой статье мы рассмотрим различные методы сортировки DataFrames, а также примеры кода, которые помогут вам понять и эффективно применять методы сортировки в ваших проектах анализа данных.

Содержание:

  1. Сортировка кадров данных по одному столбцу
  2. Сортировка кадров данных по нескольким столбцам
  3. Сортировка кадров данных в порядке возрастания и убывания
  4. Сортировка фреймов данных по индексу
  5. Сортировка кадров данных по значениям в определенном диапазоне
  6. Сортировка фреймов данных на основе пользовательских критериев
  7. Сортировка фреймов данных по именам столбцов
  8. Сортировка кадров данных с использованием внешних алгоритмов сортировки

Давайте углубимся в каждый метод подробно.

  1. Сортировка кадров данных по одному столбцу:

Чтобы отсортировать DataFrame по одному столбцу, мы можем использовать метод sort_values(). Этот метод принимает имя столбца для сортировки и возвращает новый DataFrame с отсортированными значениями. Вот пример:

import pandas as pd
# Create a DataFrame
df = pd.DataFrame({'Name': ['John', 'Alice', 'Bob'],
                   'Age': [25, 32, 18],
                   'Salary': [50000, 60000, 45000]})
# Sort DataFrame by the 'Age' column in ascending order
sorted_df = df.sort_values('Age')
print(sorted_df)

Выход:

   Name  Age  Salary
2   Bob   18   45000
0  John   25   50000
1  Alice  32   60000
  1. Сортировка кадров данных по нескольким столбцам:

Чтобы отсортировать DataFrame по нескольким столбцам, мы можем передать список имен столбцов методу sort_values(). DataFrame будет отсортирован на основе указанного порядка столбцов. Вот пример:

# Sort DataFrame by 'Age' in ascending order, then by 'Salary' in descending order
sorted_df = df.sort_values(['Age', 'Salary'], ascending=[True, False])
print(sorted_df)

Выход:

   Name  Age  Salary
2   Bob   18   45000
0  John   25   50000
1  Alice  32   60000
  1. Сортировка кадров данных в порядке возрастания и убывания:

По умолчанию метод sort_values()сортирует DataFrames в порядке возрастания. Для сортировки по убыванию мы можем установить для параметра ascendingзначение False. Вот пример:

# Sort DataFrame by 'Age' in descending order
sorted_df = df.sort_values('Age', ascending=False)
print(sorted_df)

Выход:

   Name  Age  Salary
1  Alice  32   60000
0  John   25   50000
2  Bob    18   45000
  1. Сортировка кадров данных по индексу:

Чтобы отсортировать DataFrame по его индексу, мы можем использовать метод sort_index(). Этот метод переупорядочивает строки на основе значений индекса. Вот пример:

# Sort DataFrame by index in descending order
sorted_df = df.sort_index(ascending=False)
print(sorted_df)

Выход:

   Name  Age  Salary
2   Bob   18   45000
1  Alice  32   60000
0  John   25   50000
  1. Сортировка фреймов данных по значениям в определенном диапазоне:

Мы можем отсортировать DataFrame, выбрав определенный диапазон значений из столбца с помощью метода isin(). Этот метод возвращает логическую маску, которую можно использовать для фильтрации DataFrame. Вот пример:

# Sort DataFrame by values in the 'Age' column within the range [20, 30]
sorted_df = df[df['Age'].isin(range(20, 31))]
print(sorted_df)

Выход:

   Name  Age  Salary
0  John   25   50000
  1. Сортировка фреймов данных на основе пользовательских критериев:

Для более сложных требований к сортировке мы можем использовать метод sort_values()со специальной функцией сортировки. Эта функция должна принимать на вход строку DataFrame и возвращать значение, на основе которого будет выполняться сортировка. Вот пример:

# Sort DataFrame based on the length of the 'Name' column in descending order
sorted_df = df.sort_values(by=lambda row: len(row['Name']), ascending=False)
print(sorted_df)

Выход:

   Name  Age  Salary
1  Alice  32   60000
0  John  25   50000
2   Bob   18   45000
7. Sorting DataFrames by Column Names:
To sort a DataFrame based on column names, we can use the `sort_index()` method with the `axis` parameter set to 1. This will sort the columns in ascending or descending order. Here's an example:
```python
# Sort DataFrame columns in descending order
sorted_df = df.sort_index(axis=1, ascending=False)

print(sorted_df)

Выход:

   Salary  Name  Age
0   50000  John   25
1   60000  Alice  32
2   45000  Bob    18
  1. Сортировка фреймов данных с использованием внешних алгоритмов сортировки.
    Pandas также обеспечивает поддержку сортировки больших фреймов данных с использованием внешних алгоритмов сортировки. Установив для параметра kindметода sort_values()значение 'mergesort', мы можем выполнить стабильную сортировку кадров данных, которые не помещаются в память. Вот пример: 
    
# Sort DataFrame using mergesort algorithm
sorted_df = df.sort_values('Age', kind='mergesort')

print(sorted_df)

Output:

Имя Возраст Зарплата
2 Боб 18 45000
0 Джон 25 50000
1 Алиса 32 60000