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pandas中按行或列的值对数据排序如何实现

发布时间:2023-02-27 10:53:03 来源:亿速云 阅读:98 作者:iii 栏目:开发技术

本文小编为大家详细介绍“pandas中按行或列的值对数据排序如何实现”,内容详细,步骤清晰,细节处理妥当,希望这篇“pandas中按行或列的值对数据排序如何实现”文章能帮助大家解决疑惑,下面跟着小编的思路慢慢深入,一起来学习新知识吧。

    在处理表格型数据时,常会用到排序,比如,按某一行或列的值对表格排序,要怎么做呢?

    这就要用到 pandas 中的 sort_values() 函数。

    一、 按列的值对数据排序

    先来看最常见的情况。

    1.按某一列的值对数据排序

    以下面的数据为例。

    import pandas as pd
    df_col = pd.DataFrame({'Name':['Paul','Richard', 'Betty',  'Philip','Anna'],
            'course1':[85,83,90,84,85],
            'course2':[90,82,79,71,86],
            'sport':['basketball', 'Volleyball', 'football', 'Basketball','baseball']},
             index=[1,2,3,4,5])  
    df_col

    Namecourse1course2sport
    1Paul8590basketball
    2Richard8382Volleyball
    3Betty9079football
    4Philip8471Basketball
    5Anna8586baseball

    在 sort_values() 函数中设置 by='列名',即可以按这一列值的顺序重新排列行。

    df_sort=df_col.sort_values(by='course2')
    df_sort

    Namecourse1course2sport
    4Philip8471Basketball
    3Betty9079football
    2Richard8382Volleyball
    5Anna8586baseball
    1Paul8590basketball

    如以上结果所示,默认是升序排列。还可以做降序排列,在 sort_values() 函数中设置 ascending=False 即可。例如:

    df_sort=df_col.sort_values(by='course2',ascending=False)
    df_sort

    Namecourse1course2sport
    1Paul8590basketball
    5Anna8586baseball
    2Richard8382Volleyball
    3Betty9079football
    4Philip8471Basketball

    2. 按多列的值对数据排序

    您是否遇到过这种情况:要排序的某一列数据有相同的值,此时结果会怎么样呢?我们来看下面的例子。

    df_sort=df_col.sort_values(by='course1')
    df_sort

    Namecourse1course2sport
    2Richard8382Volleyball
    4Philip8471Basketball
    1Paul8590basketball
    5Anna8586baseball
    3Betty9079football

    从结果看到,“course1” 有两个相同的值 85,此时会依据 index 的先后顺序排列。

    那如果不想按 index 顺序,想要自己设定相同值的排序方式,应该怎么做呢?

    可以设置第二列,对于第一列的相同值,参照第二列的值排序。例如:

    df_sort=df_col.sort_values(by=['course1','course2'])
    df_sort

    Namecourse1course2sport
    2Richard8382Volleyball
    4Philip8471Basketball
    5Anna8586baseball
    1Paul8590basketball
    3Betty9079football

    可以看到,by 参数中的第二列 “course2” 只在第一列 “course1” 中有相同值时起作用,因此只有 “Anna” 和 “Paul” 所在的这两行数据位置互换,其它行位置不变。

    3. key 参数:设置排序时的数据变换函数

    在实际中还可能会遇到这种情况,数据中大小写都有,比如例子数据的 “sport” 列。按这一列对数据排序,结果如下:

    df_sort=df_col.sort_values(by=['sport'])
    df_sort

    Namecourse1course2sport
    4Philip8471Basketball
    2Richard8382Volleyball
    5Anna8586baseball
    1Paul8590basketball
    3Betty9079football

    看结果发现,大写字母排在小写字母前面,因此 “Volleyball” 所在行排在 “baseball” 所在行前面,但这并不是我们想要的排序结果。那应该怎么做,才能按字母顺序排序呢?

    可以设置 sort_values() 函数的 key 参数。

    df_sort=df_col.sort_values(by=['sport'],key=lambda col:col.str.lower())
    df_sort

    Namecourse1course2sport
    5Anna8586baseball
    1Paul8590basketball
    4Philip8471Basketball
    3Betty9079football
    2Richard8382Volleyball

    此时的排序结果就是按字母顺序排列。

    4. 修改原数据

    前面介绍的操作中,每次都生成了一个新的数据 df_sort,并没有改变原数据。

    df_col

    Namecourse1course2sport
    1Paul8590basketball
    2Richard8382Volleyball
    3Betty9079football
    4Philip8471Basketball
    5Anna8586baseball

    但是,有时可能数据太大,而原数据后续不再使用。为了节省空间,想直接在原数据上改动。应该怎么办呢?

    只要在 sort_values() 函数中设置 inplace=True。

    df_col.sort_values(by='course2',inplace=True)
    df_col

    Namecourse1course2sport
    4Philip8471Basketball
    3Betty9079football
    2Richard8382Volleyball
    5Anna8586baseball
    1Paul8590basketball

    二、 按行的值对数据排序

    需要注意的是,这种情况只适用于各列数据类型相同的情况,例如下面例子中的数据,每一列数据都是数值型。而前面例子的数据既有数值型,又有字符型,无法按行的值排序。

    df_row = pd.DataFrame({
            'course1':[91,85,90,84,92],
            'course2':[72,81,76,71,79],
            'course3':[93,85,88,94,86]},
             index=['Paul','Richard', 'Betty',  'Philip','Anna'])
    df_row

    course1course2course3
    Paul917293
    Richard858185
    Betty907688
    Philip847194
    Anna927986

    按行的值排序时,设置 by 参数为某行的 index 名,并且 axis=1。

    df_sort=df_row.sort_values(by='Anna',axis=1)
    df_sort

    course2course3course1
    Paul729391
    Richard818585
    Betty768890
    Philip719484
    Anna798692

    按行值排序在 sort_values() 函数中设置 ascending, key, inplace 等参数的方式都与前面介绍的按列值排序相同。这里仅以按多行的值对数据排序为例。

    df_sort=df_row.sort_values(by=['Richard','Paul'],axis=1,ascending=False)
    df_sort

    course3course1course2
    Paul939172
    Richard858581
    Betty889076
    Philip948471
    Anna869279

    读到这里,这篇“pandas中按行或列的值对数据排序如何实现”文章已经介绍完毕,想要掌握这篇文章的知识点还需要大家自己动手实践使用过才能领会,如果想了解更多相关内容的文章,欢迎关注亿速云行业资讯频道。

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