検索
ホームページバックエンド開発Python チュートリアルPandas DataFrame を特定の列で並べ替えるにはどうすればよいですか?

How Can I Sort a Pandas DataFrame by a Specific Column?

1 列による Pandas DataFrame の並べ替え

Pandas DataFrame の並べ替えは、データの整理と分析に重要な場合があります。この投稿では、特定の列の値に基づいて DataFrame を並べ替える方法を例で説明します。

1 から 12 までの数字で表される月を含む「month_number」という名前の列を持つ次の DataFrame について考えてみましょう。

        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

この DataFrame を「month_number」列で並べ替えるには、sort_values メソッドを使用できます。方法は次のとおりです:

sorted_df = df.sort_values('month_number')

sorted_df には、「month_number」列の値に基づいて昇順でソートされた行が含まれます:

        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

DataFrame を複数の基準でソートすることもできます。列ラベルのリストを使用して列を作成します。たとえば、最初に「month_number」で並べ替え、次に「column 0」で並べ替えるには、次を使用できます。

sorted_df = df.sort_values(['month_number', '0'])

以上がPandas DataFrame を特定の列で並べ替えるにはどうすればよいですか?の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

声明
この記事の内容はネチズンが自主的に寄稿したものであり、著作権は原著者に帰属します。このサイトは、それに相当する法的責任を負いません。盗作または侵害の疑いのあるコンテンツを見つけた場合は、admin@php.cn までご連絡ください。
リストと配列の選択は、大規模なデータセットを扱うPythonアプリケーションの全体的なパフォーマンスにどのように影響しますか?リストと配列の選択は、大規模なデータセットを扱うPythonアプリケーションの全体的なパフォーマンスにどのように影響しますか?May 03, 2025 am 12:11 AM

forhandlinglaredataSetsinpython、usenumpyArrays forbetterperformance.1)numpyarraysarememory-effictientandfasterfornumericaloperations.2)nusinnnnedarytypeconversions.3)レバレッジベクトル化は、測定済みのマネージメーシェイメージーウェイズデイタイです

Pythonのリストと配列にメモリがどのように割り当てられるかを説明します。Pythonのリストと配列にメモリがどのように割り当てられるかを説明します。May 03, 2025 am 12:10 AM

inpython、listsusedynamicmemoryallocation with allocation、whilenumpyArraysalocatefixedmemory.1)listsallocatemorememorythanneededededinitivative.2)numpyArrayasallocateexactmemoryforements、rededicablebutlessflexibilityを提供します。

Pythonアレイ内の要素のデータ型をどのように指定しますか?Pythonアレイ内の要素のデータ型をどのように指定しますか?May 03, 2025 am 12:06 AM

inpython、youcanspecthedatatypeyfelemeremodelernspant.1)usenpynernrump.1)usenpynerp.dloatp.ploatm64、フォーマーpreciscontrolatatypes。

Numpyとは何ですか、そしてなぜPythonの数値コンピューティングにとって重要なのですか?Numpyとは何ですか、そしてなぜPythonの数値コンピューティングにとって重要なのですか?May 03, 2025 am 12:03 AM

numpyisessentialfornumericalcomputinginpythonduetoitsspeed、memory efficiency、andcomprehensivematicalfunctions.1)それは、performsoperations.2)numpyArraysaremoremory-efficientthanpythonlists.3)Itofderangeofmathematicaloperty

「隣接するメモリ割り当て」の概念と、配列にとってその重要性について説明します。「隣接するメモリ割り当て」の概念と、配列にとってその重要性について説明します。May 03, 2025 am 12:01 AM

contiguousMemoryAllocationisucial forArraysは、ForeffienceAndfastelementAccess.1)iteenablesConstantTimeAccess、O(1)、DuetodirectAddresscalculation.2)itemprovesefficiencyByAllowingMultiblementFechesperCacheLine.3)itimplifieMememm

Pythonリストをどのようにスライスしますか?Pythonリストをどのようにスライスしますか?May 02, 2025 am 12:14 AM

slicingapythonlistisdoneusingtheyntaxlist [start:stop:step] .hore'showitworks:1)startisthe indexofthefirstelementtoinclude.2)spotisthe indexofthefirmenttoeexclude.3)staptistheincrementbetbetinelements

Numpyアレイで実行できる一般的な操作は何ですか?Numpyアレイで実行できる一般的な操作は何ですか?May 02, 2025 am 12:09 AM

numpyallows forvariousoperationsonarrays:1)basicarithmeticlikeaddition、減算、乗算、および分割; 2)AdvancedperationssuchasmatrixMultiplication;

Pythonを使用したデータ分析では、配列はどのように使用されていますか?Pythonを使用したデータ分析では、配列はどのように使用されていますか?May 02, 2025 am 12:09 AM

Arraysinpython、特にnumpyandpandas、aresentialfordataanalysis、offeringspeedandeficiency.1)numpyarraysenable numpyarraysenable handling forlaredatasents andcomplexoperationslikemoverages.2)Pandasextendsnumpy'scapabivitieswithdataframesfortruc

See all articles

ホットAIツール

Undresser.AI Undress

Undresser.AI Undress

リアルなヌード写真を作成する AI 搭載アプリ

AI Clothes Remover

AI Clothes Remover

写真から衣服を削除するオンライン AI ツール。

Undress AI Tool

Undress AI Tool

脱衣画像を無料で

Clothoff.io

Clothoff.io

AI衣類リムーバー

Video Face Swap

Video Face Swap

完全無料の AI 顔交換ツールを使用して、あらゆるビデオの顔を簡単に交換できます。

ホットツール

WebStorm Mac版

WebStorm Mac版

便利なJavaScript開発ツール

SecLists

SecLists

SecLists は、セキュリティ テスターの究極の相棒です。これは、セキュリティ評価中に頻繁に使用されるさまざまな種類のリストを 1 か所にまとめたものです。 SecLists は、セキュリティ テスターが必要とする可能性のあるすべてのリストを便利に提供することで、セキュリティ テストをより効率的かつ生産的にするのに役立ちます。リストの種類には、ユーザー名、パスワード、URL、ファジング ペイロード、機密データ パターン、Web シェルなどが含まれます。テスターはこのリポジトリを新しいテスト マシンにプルするだけで、必要なあらゆる種類のリストにアクセスできるようになります。

DVWA

DVWA

Damn Vulnerable Web App (DVWA) は、非常に脆弱な PHP/MySQL Web アプリケーションです。その主な目的は、セキュリティ専門家が法的環境でスキルとツールをテストするのに役立ち、Web 開発者が Web アプリケーションを保護するプロセスをより深く理解できるようにし、教師/生徒が教室環境で Web アプリケーションを教え/学習できるようにすることです。安全。 DVWA の目標は、シンプルでわかりやすいインターフェイスを通じて、さまざまな難易度で最も一般的な Web 脆弱性のいくつかを実践することです。このソフトウェアは、

EditPlus 中国語クラック版

EditPlus 中国語クラック版

サイズが小さく、構文の強調表示、コード プロンプト機能はサポートされていません

MinGW - Minimalist GNU for Windows

MinGW - Minimalist GNU for Windows

このプロジェクトは osdn.net/projects/mingw に移行中です。引き続きそこでフォローしていただけます。 MinGW: GNU Compiler Collection (GCC) のネイティブ Windows ポートであり、ネイティブ Windows アプリケーションを構築するための自由に配布可能なインポート ライブラリとヘッダー ファイルであり、C99 機能をサポートする MSVC ランタイムの拡張機能が含まれています。すべての MinGW ソフトウェアは 64 ビット Windows プラットフォームで実行できます。