データ分析ツール pandas ソートの詳細説明: データを整然とした印象的なものにします
はじめに: データ分析のプロセスにおいて、データのソートは非常に一般的で重要な操作です。 。並べ替えるとデータが整然として見えるようになり、データの分析と視覚化が容易になります。 Python では、pandas ライブラリによって強力な並べ替え関数が提供されています。この記事では、pandas の並べ替え方法を詳しく紹介し、具体的なコード例を示します。
1. ソートの基本概念
データ分析では、特定の列または複数の列に従って昇順または降順でソートを実行できます。このうち、昇順とは小さいものから大きいものへ並べ替えることを意味し、降順とは大きいものから小さいものへ並べ替えることを意味します。
2. Pandas の並べ替えメソッド
pandas では、sort_values() と sort_index() という 2 つの一般的に使用される並べ替えメソッドがあります。
3. Pandas の並べ替えの例
以下では、いくつかの例を使用して pandas の並べ替え機能を示します。
import pandas as pd data = {'姓名': ['Tom', 'Jerry', 'Spike', 'Tyke'], '年龄': [20, 25, 18, 30], '性别': ['男', '男', '女', '男']} df = pd.DataFrame(data) print(df)
出力結果は次のとおりです:
姓名 年龄 性别 0 Tom 20 男 1 Jerry 25 男 2 Spike 18 女 3 Tyke 30 男
次に、 age 列で降順に並べ替えます 並べ替え:
df.sort_values(by='年龄', ascending=False, inplace=True) print(df)
出力結果は次のとおりです:
姓名 年龄 性别 3 Tyke 30 男 1 Jerry 25 男 0 Tom 20 男 2 Spike 18 女
data = {'姓名': ['Tom', 'Jerry', 'Spike', 'Tyke'], '年龄': [20, 25, 18, 30], '性别': ['男', '男', '女', '男'], '工资': [5000, 6000, 4000, 7000]} df = pd.DataFrame(data) print(df)
出力結果は次のようになります。
姓名 年龄 性别 工资 0 Tom 20 男 5000 1 Jerry 25 男 6000 2 Spike 18 女 4000 3 Tyke 30 男 7000
次に、年齢と給与で並べ替えます。降順:
df.sort_values(by=['年龄', '工资'], ascending=False, inplace=True) print(df)
出力結果は次のとおりです:
姓名 年龄 性别 工资 3 Tyke 30 男 7000 1 Jerry 25 男 6000 0 Tom 20 男 5000 2 Spike 18 女 4000
df.index = ['c', 'a', 'b', 'd'] df.sort_index(axis=0, ascending=True, inplace=True) print(df)
以上がパンダのソートの詳細: データの順序付けされた外観の作成の詳細内容です。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。