Pandas DataFrame で列のカスタム並べ替えを実行するにはどうすればよいですか?

Pandas Dataframe でのカスタム並べ替え

pandas では、月をグループ化するなど、特定の条件に基づいて列を整理するカスタム並べ替えを実現できます。

カスタム並べ替えの 1 つの方法は、辞書を利用することです。たとえば、月の名前を希望の並べ替え順序にマッピングする辞書がある場合、次のように列を並べ替えることができます:

custom_dict = {'March': 0, 'April': 1, 'Dec': 3}

s = df['m'].apply(lambda x: custom_dict[x])
df.sort_values(s)

これにより、' で指定された順序に基づいて 'm' 列が並べ替えられます。カスタムディクテーション」。辞書に含まれていない月には欠損値 (NaN) が割り当てられ、並べ替えられた列の一番下に配置されます。

Pandas 0.15 で導入されたより洗練されたアプローチは、カテゴリシリーズを使用することです。月列をカテゴリ系列に変換するときに希望の並べ替え順序を指定することで、同じ結果を得ることができます。

df['m'] = pd.Categorical(df['m'], ["March", "April", "Dec"])
df.sort_values("m")

一言で言えば、パンダのカスタム並べ替えは、特定の基準に基づいて列をグループ化し、並べ替える柔軟性を提供します。基準を設定し、効果的なデータの整理と視覚化を可能にします。

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