深入了解pandas排序：為你的資料創建有序的觀察方式

資料分析利器pandas排序詳解：讓你的資料有序可觀

導語：在進行資料分析的過程中，對資料進行排序是非常常見且重要的操作。排序能夠使得資料有序可觀，方便我們分析資料和視覺化。在Python中，pandas函式庫提供了強大的排序功能，本文將詳細介紹pandas的排序方法，並給出具體的程式碼範例。

一、排序的基本概念
在資料分析中，排序可以依照某一列或多列進行升序或降序排列。其中，升序表示依照從小到大的順序排列，降序表示依照從大到小的順序排列。

二、pandas排序方法
在pandas中，常用的排序方法有兩種：sort_values()和sort_index()。

1. sort_values()
   sort_values()方法用於按值排序，即按列中的數值進行排序。此方法有以下常用參數：

• by：要排序的列名，可以是單一列名或包含多個列名的清單。
• ascending：排序的方式，True表示升序，False表示降序，預設為True。
• inplace：是否在原始資料上進行修改，True表示在原始資料上進行修改，False表示產生一個新的排序後的資料副本，預設為False。

2. sort_index()
   sort_index()方法用於依索引排序，即按行的索引進行排序。此方法有以下常用參數：

• axis：排序的軸方向，0表示依行索引排序，1表示依列索引排序，預設為0。
• ascending：排序的方式，True表示升序，False表示降序，預設為True。
• inplace：是否在原始資料上進行修改，True表示在原始資料上進行修改，False表示產生一個新的排序後的資料副本，預設為False。

三、pandas排序範例
下面透過幾個實例來展示pandas的排序功能。

1. 以單列排序
   假設有下列一組資料：

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)

輸出結果為：

     姓名  年龄 性别
0   Tom  20  男
1  Jerry  25  男
2  Spike  18  女
3   Tyke  30  男

現在我們依照年齡列進行降序排序：

df.sort_values(by='年龄', ascending=False, inplace=True)
print(df)

輸出結果為：

     姓名  年龄 性别
3   Tyke  30  男
1  Jerry  25  男
0   Tom  20  男
2  Spike  18  女

2. 以多列排序
   在某些情況下，我們可能需要按照多個列進行排序。假設我們將上述數據添加一列“工資”，並按照年齡和工資進行排序：

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)

輸出結果為：

     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

現在我們按照年齡和工資進行降序排序：

df.sort_values(by=['年龄', '工资'], ascending=False, inplace=True)
print(df)

輸出結果為：

     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

3. 按行索引排序
   除了按列排序，我們也可以依照行索引進行排序。假設我們將上述資料的行索引修改為['c', 'a', 'b', 'd']，然後按行索引進行升序排序：

df.index = ['c', 'a', 'b', 'd']
df.sort_index(axis=0, ascending=True, inplace=True)
print(df)

輸出結果為：

     姓名  年龄 性别   工资
a  Jerry  25  男  6000
b  Spike  18  女  4000
c    Tom  20  男  5000
d   Tyke  30  男  7000

以上就是pandas排序的基本介紹與範例，透過sort_values()和sort_index()方法，我們可以輕鬆地對資料進行排序，使其有序可觀。希望本文能幫助大家更好地應用pandas進行數據分析。

以上是深入了解pandas排序：為你的資料創建有序的觀察方式的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！