Pandas Sortierindex

„Pandas“ ist eine großartige Sprache für die Ausführung der Datenanalyse aufgrund seines großen Ökosystems datenzentrierter Pythonpakete. Die Analyse und der Import beider Faktoren werden erleichtert. Unabhängig von dem Projekt, an dem wir im Bereich der Datenwissenschaften arbeiten, müssen wir die Daten verwalten und wollen sie sortiert, damit die anderen Vorgänge einfacher und fließend werden. Ihre Daten zu sortieren, ist eine der wichtigen Vertretungen, die wichtig sind. Die Datensortierung ist einfacher, indem ein Index verwendet wird, da Pandas eine Funktion „Pandas -Sortierindex“ hat. Wir werden alle Möglichkeiten abdecken, wie die Pandas -Sortierung durch die Verwendung des Index durchgeführt wird. Der Pandas sort Index () sortiert nicht nur die Daten nach Index, sondern auch die Daten nach den Zeilen oder nach den Spalten gemäß den Anforderungen. Für die Implementierung des Codes werden wir die Software „Spyder“ verwenden, die in einer Python -Umgebung integriert ist.

Syntax

df.sort_index ()

Die obige Syntax führt die Sortierung des Datenrahmens mithilfe des Index aus. Das "DF" ist die Abkürzung des "DataFrame". Es ist eine Pandas -Funktion, die Daten zu sortieren.

Parameter

Im Pandas -Sortierindex werden wir einige Parameter wie "Achse", "Level", "Ascending", "Abstieg" und "Ignoring Index = True" verwenden.

Im Folgenden finden Sie die Methoden, bei denen der Pandas -Sort -Index durchgeführt wird:

• Pandas sortieren nach Index (aufsteigende Reihenfolge).
• Pandas sortieren durch absteigende Ordnung.
• Pandas setzen den Index für den sortierten Datenrahmen zurück.
• Pandas sortieren Indizes nach Spaltennamen oder nach Etiketten.

Erstellen des Datenrahmens für die Pandas -Sortierindexmethode

Zunächst müssen wir einen Datenrahmen erstellen, um den Pandas -Sortierindex anhand von Beispielen zu verstehen. Nach dem Öffnen des Tools „Spyder“ für die Implementierung des Codes beginnen Sie mit dem Code zu schreiben. Importieren Sie dann die Pandas -Bibliothek als "PD" und Numpy als "NP". Pandas ist eine Open-Source-Plattform mit Python-Aufbau. Bei der Erstellung des Datenrahmens haben wir den Datenrahmen „Sprachen Kurse“, in denen wir die Kurse „Englisch“ haben, „NP. Nan "," Spanisch "," Chinesisch "und" Japanisch ".

Wir haben die Gebührendaten als "20000", "13000", "65500", "51000", "51000" und "96000". Wir haben den Zeitraum für den Kursabschluss als "35 Tage", "50 Tage", "60 Tage", "25 Tage" und 63 Tage ". Dann haben wir Daten zum Rabatt der Kurse als "1200", "2300", "4500", "2200" und "1500".

Hier ist der Ausgangsbildschirm des von uns erstellten Datenrahmens. Die Anzeige zeigt den Datenrahmen an, der sich auf den Index bezieht.

Beispiel 01: Pandas sortieren nach Index (Aufstiegsreihenfolge)

Wir haben oben einen Datenrahmen erstellt, um alle Wege des Pandas -Sortierindex auszuführen. Hier implementieren wir den Pandas -Sortierindex in der Aufstiegsreihenfolge mit dem Index. Es gibt viele Male, wenn wir einen Datenrahmen erstellen, ohne die Anordnung der Indizes zu realisieren. Irgendwann müssen wir es aussortieren, um eine Operation durchzuführen und sie in aufsteigender Reihenfolge auszuführen. Pandas haben eine Funktion "sort_index", die alle Daten abhängig vom Index sortiert. Hier wird standardmäßig die aufsteigende Reihenfolge durchgeführt.

Die Ausgabe zeigt den festgelegten Datenframe in aufsteigender Reihenfolge mit dem Pandas -Sortindex. Der Wert "121" ist zuerst die Werte "223", "323", "423" und "565" entsprechend.

Beispiel 02: Pandas sortieren nach absteigender Reihenfolge

Wie wir in Beispiel Nr. 02 gesehen haben. Jetzt werden wir in absteigender Reihenfolge der „DF“ sortieren, indem wir die Indexsortierungsmethode von Pandas verwenden. Der DataFrame enthält die Daten der Sprachen mit den Kursen und anderen Notwendigkeiten als Gebühr, Dauer und Rabatt, die den Kursen angeboten werden. Hier wird die absteigende Reihenfolge durchgeführt, indem der Parameter „Falsch“ an den Aufstieg in derselben Halterung weitergegeben wird. Diese Spezifikation zum festgelegten Namen boolean „wahr“ oder „falsch“ spielt eine wichtige Rolle in der Methode. Diese Funktion des Pandas -Sort -Index führt die Sortierung des Index in absteigender Reihenfolge aus.

Die folgende Ausgabe zeigt das in absteigender Reihenfolge sortierte „DF“, wie wir "565", "423", "323", "223" bzw. "121" sehen können.

Beispiel 03: Pandas setze den Index auf dem sortierten Datenrahmen zurück

In diesem Beispiel werden wir lernen, wie der Index eines bereits sortierten "DF" zurückgesetzt wird. Lassen Sie uns klarstellen, dass dies nur eine weitere Methode zur Sortierung des Datenrahmens mit dem Wert ist, abhängig vom Index oder mithilfe der Verwendung eines Index sagen kann. Um den Index des "DF" mit dieser spezifischen Methode zurückzusetzen, müssen wir den Wert des Parameters "Ignorieren" als "wahr" festlegen.

Die Ausgabe zeigt, dass der Standardindex bei 0 beginnt und die Sortierung in der richtigen Reihenfolge fortgesetzt wird. Dadurch wird die Erkundung von DataFrame -Erkundungen erleichtert, um eine Aufgabe entsprechend der Nachfrage zu erfüllen.

Beispiel 04: Pandas sortieren Indizes nach Spalte (Namen oder nach Beschriftungen)

In diesem Beispiel werden wir Indizes nach Beschriftungen oder Spalten sortieren. Oft benötigen wir den Datenrahmen, wie sie von den Spalten angeordnet und auch nach den Namen sortiert werden, damit wir die anderen Bewertungsmethoden für die von uns gewünschten Daten ausführen können. Pandas sortieren den Index nach Spalte und ordnen Sie auch die Daten neu an. Die df.sort_index () function Sorts Objekte nach dem Etikett mit der angegebenen „Achse“. Die „Achse“ ist ein Parameter, den wir verwenden.

Der Zweck der Verwendung des Parameters „Achsen“ ist, dass wir den Index nach der Spalte sortieren. Manchmal müssen wir den Index nach Zeile sortieren. In solchen Situationen geben wir den Parameter als Achse an. Diese Methode funktioniert, indem die Achsenbezeichnungen auf den Sortieralgorithmus angewendet werden, anstatt ihn auf die tatsächlichen Daten im Datenrahmen anzuwenden. So wird die Umlagerung von Daten durchgeführt und auch die Sortierung des Index gehen Hand in Hand in Hand. Diese Technik kann auf verschiedene Sortieralgorithmen angewendet werden.

Wir sehen. Dann "Rabatt", "Dauer" und zuletzt die Spalte "Fee".

Abschluss

Der Pandas -Sortierindex ist eine so hilfreiche und effiziente Methode. Da es die Daten nach Bedarf sortiert, möchten wir daran arbeiten. In diesem Artikel haben wir alle Methoden wie das Sortieren des Index in aufsteigender und absteigender Reihenfolge, das Sortieren des DataFrame nach Index und Sortieren des Index nach dem Spaltennamen gelernt. Wir haben auch alle Parameter gelernt, die in der Funktion des Pandas -Sortierindexdatenrahmens verwendet werden. Diese Methode ist ein Spielveränderer für die Personen, die an großen Datenmengen arbeiten.