Pandas DataFrame에서 열의 사용자 정의 정렬을 어떻게 수행할 수 있나요?

Pandas Dataframe의 사용자 정의 정렬

Pandas에서는 사용자 정의 정렬을 통해 특정 기준에 따라 열을 구성할 수 있습니다(예: 월 그룹화). 특정 순서.

사용자 정의 정렬 방법 중 하나는 사전을 활용하는 것입니다. 예를 들어 월 이름을 원하는 정렬 순서로 매핑하는 사전이 있는 경우 다음과 같이 열을 정렬할 수 있습니다.

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

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

이렇게 하면 '에 지정된 순서에 따라 'm' 열이 정렬됩니다. custom_dict'. 사전에 포함되지 않은 달에는 누락된 값(NaN)이 할당되고 정렬된 열의 맨 아래에 배치됩니다.

Pandas 0.15에 도입된 보다 우아한 접근 방식은 Categorical Series를 사용하는 것입니다. 월 열을 범주형 계열로 변환하는 동안 원하는 정렬 순서를 지정하면 동일한 결과를 얻을 수 있습니다.

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

간단히 말해서 Pandas의 사용자 정의 정렬은 특정 기준에 따라 열을 그룹화하고 정렬할 수 있는 유연성을 제공합니다. 효과적인 데이터 구성 및 시각화가 가능합니다.

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