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Pandas DataFrame nach einer Spalte sortieren
Das Sortieren eines Pandas DataFrame kann für die Organisation und Analyse von Daten von entscheidender Bedeutung sein. In diesem Beitrag wird eine Methode zum Sortieren eines DataFrame basierend auf den Werten in einer bestimmten Spalte untersucht, die anhand eines Beispiels veranschaulicht wird.
Betrachten Sie den folgenden DataFrame mit einer Spalte namens „month_number“, die Monate enthält, die durch Zahlen von 1 bis 12 dargestellt werden:
0 1 month_number 0 354.7 April 4 1 55.4 August 8 2 176.5 December 12 3 95.5 February 2 4 85.6 January 1 5 152 July 7 6 238.7 June 6 7 104.8 March 3 8 283.5 May 5 9 278.8 November 11 10 249.6 October 10 11 212.7 September 9
Um diesen DataFrame nach der Spalte „month_number“ zu sortieren, können wir die Methode sort_values verwenden. So geht's:
sorted_df = df.sort_values('month_number')
Das sorted_df enthält jetzt die Zeilen in aufsteigender Reihenfolge basierend auf den Werten in der Spalte „month_number“:
0 1 month_number 4 85.6 January 1 3 95.5 February 2 7 104.8 March 3 0 354.7 April 4 8 283.5 May 5 6 238.7 June 6 5 152.0 July 7 1 55.4 August 8 11 212.7 September 9 10 249.6 October 10 9 278.8 November 11 2 176.5 December 12
Wir können den DataFrame auch nach mehreren sortieren Spalten mithilfe einer Liste von Spaltenbezeichnungen. Um beispielsweise zuerst nach „Monatsnummer“ und dann nach „Spalte 0“ zu sortieren, können wir Folgendes verwenden:
sorted_df = df.sort_values(['month_number', '0'])
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie kann ich einen Pandas-DataFrame nach einer bestimmten Spalte sortieren?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!