排序Pandas

Ci sono due modi di ordinare in Pandas:

Per etichetta Per valore reale

Consideriamo un esempio seguente.

　import　pandas　as　pd
　import　numpy　as　np
　unsorted_df=pd.DataFrame(np.random.randn(10,2),index=[1,4,6,2,3,5,9,8,0,7],colu
　mns=['col2','col1'])
　print(unsorted_df)

结果运行：

　　　　col2　　　　　　　col1
1　　-2.063177　　　0.537527
4　　　0.142932　　-0.684884
6　　　0.012667　　-0.389340
2　　-0.548797　　　1.848743
3　　-1.044160　　　0.837381
5　　　0.385605　　　1.300185
9　　　1.031425　　-1.002967
8　　-0.407374　　-0.435142
0　　　2.237453　　-1.067139
7　　-1.445831　　-1.701035

In unsorted_df, le etichette e i valori non sono ordinati. Vediamo come possiamo ordinare.

Ordinamento per etichetta

Utilizzando il metodo sort_index(), tramite la trasmissione del parametro asse e dell'ordine di sortimento, e' possibile ordinare un DataFrame. Di default, l'ordine di sortimento e' crescente per le etichette delle righe.

　import　pandas　as　pd
　import　numpy　as　np
　unsorted_df = pd.DataFrame(np.random.randn(10,2),index=[1,4,6,2,3,5,9,8,0,7],colu
　　　　mns = ['col2','col1'])
　sorted_df = unsorted_df.sort_index()
　print(sorted_df)

结果运行：

　　　　　col2		col1
9	0.825697	0.374463
8	-1.699509	0.510373
7	-0.581378	0.622958
6	-0.202951	0.954300
5	-1.289321	-1.551250
4	1.302561	0.851385
3	-0.157915	-0.388659
2	-1.222295	0.166609
1	0.584890	-0.291048
0	0.668444	-0.061294

Ordine di sortimento

Tramitando un valore booleano come parametro in ordine crescente, e' possibile controllare l'ordine di sortimento. Consideriamo l'esempio seguente per comprendere la situazione.

　import　pandas　as　pd
　import　numpy　as　np
　unsorted_df = pd.DataFrame(np.random.randn(10,2),index=[1,4,6,2,3,5,9,8,0,7],colu
　　　　mns = ['col2','col1'])
　sorted_df = unsorted_df.sort_index(ascending=False)
　print(sorted_df)

结果运行：

　　　　　col2		col1
9	0.825697	0.374463
8	-1.699509	0.510373
7	-0.581378	0.622958
6	-0.202951	0.954300
5	-1.289321	-1.551250
4	1.302561	0.851385
3	-0.157915	-0.388659
2	-1.222295	0.166609
1	0.584890	-0.291048
0	0.668444	-0.061294

Ordinamento per riga

Tramite la trasmissione del parametro dell'asse 0 o 1, è possibile ordinare sulle etichette delle colonne. Di default, axis = 0 ordina per riga. Consideriamo l'esempio seguente per comprendere la stessa situazione.

　import　pandas　as　pd
　import　numpy　as　np
　　
　unsorted_df = pd.DataFrame(np.random.randn(10,2),index=[1,4,6,2,3,5,9,8,0,7],colu
　　　　mns = ['col2','col1'])
　　
　sorted_df = unsorted_df.sort_index(axis=1)
　print(sorted_df)

结果运行：

　　　　　col1		col2
1	-0.291048	0.584890
4	0.851385	1.302561
6	0.954300	-0.202951
2	0.166609	-1.222295
3	-0.388659	-0.157915
5	-1.551250	-1.289321
9	0.374463	0.825697
8	0.510373	-1.699509
0	-0.061294	0.668444
7	0.622958	-0.581378

Ordinamento per valore

Simile alla ordinazione dell'indice, sort_values() è un metodo di ordinamento per valore. Accetta un parametro 'by', che utilizza il nome della colonna del DataFrame per ordinare i valori.

import　pandas　as　pd
　import　numpy　as　np
　unsorted_df　=　pd.DataFrame({'col1':[2,1,1,1],'col2':[1,3,2,4]})
　　　　sorted_df = unsorted_df.sort_values(by='col1')
　print(sorted_df)

结果运行：

　　　col1　　col2
1　　　　1　　　　3
2　　　　1　　　　2
3　　　　1　　　　4
0　　　　2　　　　1

注意，col1值已排序，并且相应的col2值和行索引将与col1一起更改。因此，它们看起来没有分类。

'by' 参数采用列值列表。

　import　pandas　as　pd
　import　numpy　as　np
　unsorted_df　=　pd.DataFrame({'col1':[2,1,1,1],'col2':[1,3,2,4]})
　　　　sorted_df　=　unsorted_df.sort_values(by=['col1','col2'])
　print(sorted_df)

结果运行：

　　col1　col2
2　　　1　　　　2
1　　　1　　　　3
3　　　1　　　　4
0　　　2　　　　1

算法排序

sort_values() 指定了从mergesort，heapsort和quicksort中选择算法的指定。Mergesort是唯一稳定的算法。

　import　pandas　as　pd
　import　numpy　as　np
　unsorted_df　=　pd.DataFrame({'col1':[2,1,1,1],'col2':[1,3,2,4]})
　sorted_df　=　unsorted_df.sort_values(by='col1'　,kind='mergesort')
　print(sorted_df)

结果运行：

　　col1　col2
1　　　　1　　　　3
2　　　　1　　　　2
3　　　　1　　　　4
0　　　　2　　　　1