Hướng dẫn sort_values() python - sort_values ​​() python

Có hai cách phân loại có sẵn trong Panda:

• Theo nhãn
• Theo giá trị

Xem xét ví dụ sau :

import pandas as pd
import numpy as np

unsorted_df=pd.DataFrame[np.random.randn[10,2],index=[1,4,6,2,3,5,9,8,0,7],colu
mns=['col2','col1']]
print unsorted_df

Kết quả :

col2       col1
1  -2.063177   0.537527
4   0.142932  -0.684884
6   0.012667  -0.389340
2  -0.548797   1.848743
3  -1.044160   0.837381
5   0.385605   1.300185
9   1.031425  -1.002967
8  -0.407374  -0.435142
0   2.237453  -1.067139
7  -1.445831  -1.701035

Trong unsorted_df, các nhãn và giá trị không được sắp xếp. Ta sẽ xem qua các cách sắp xếp

1. Theo nhãn [ Label ]

Sử dụng phương thức sort_index [], bằng cách chuyển các đối số trục và thứ tự sắp xếp, DataFrame có thể được sắp xếp. Theo mặc định, việc sắp xếp được thực hiện trên các nhãn hàng theo thứ tự tăng dần

import pandas as pd
import numpy as np

unsorted_df = pd.DataFrame[np.random.randn[10,2],index=[1,4,6,2,3,5,9,8,0,7],colu
   mns = ['col2','col1']]

sorted_df=unsorted_df.sort_index[]
print sorted_df

Kết quả :

col2       col1
0   0.208464   0.627037
1   0.641004   0.331352
2  -0.038067  -0.464730
3  -0.638456  -0.021466
4   0.014646  -0.737438
5  -0.290761  -1.669827
6  -0.797303  -0.018737
7   0.525753   1.628921
8  -0.567031   0.775951
9   0.060724  -0.322425

Trong unsorted_df, các nhãn và giá trị không được sắp xếp. Ta sẽ xem qua các cách sắp xếp

1. Theo nhãn [ Label ]

import pandas as pd
import numpy as np

unsorted_df = pd.DataFrame[np.random.randn[10,2],index=[1,4,6,2,3,5,9,8,0,7],colu
   mns = ['col2','col1']]

sorted_df = unsorted_df.sort_index[ascending=False]
print sorted_df

col2        col1
9    0.825697    0.374463
8   -1.699509    0.510373
7   -0.581378    0.622958
6   -0.202951    0.954300
5   -1.289321   -1.551250
4    1.302561    0.851385
3   -0.157915   -0.388659
2   -1.222295    0.166609
1    0.584890   -0.291048
0    0.668444   -0.061294

Sử dụng phương thức sort_index [], bằng cách chuyển các đối số trục và thứ tự sắp xếp, DataFrame có thể được sắp xếp. Theo mặc định, việc sắp xếp được thực hiện trên các nhãn hàng theo thứ tự tăng dần

Thứ tự sắp xếp :

import pandas as pd
import numpy as np
 
unsorted_df = pd.DataFrame[np.random.randn[10,2],index=[1,4,6,2,3,5,9,8,0,7],colu
   mns = ['col2','col1']]
 
sorted_df=unsorted_df.sort_index[axis=1]

print sorted_df

Kết quả :

col1        col2
1   -0.291048    0.584890
4    0.851385    1.302561
6    0.954300   -0.202951
2    0.166609   -1.222295
3   -0.388659   -0.157915
5   -1.551250   -1.289321
9    0.374463    0.825697
8    0.510373   -1.699509
0   -0.061294    0.668444
7    0.622958   -0.581378

Trong unsorted_df, các nhãn và giá trị không được sắp xếp. Ta sẽ xem qua các cách sắp xếp

1. Theo nhãn [ Label ]

import pandas as pd
import numpy as np

unsorted_df = pd.DataFrame[{'col1':[2,1,1,1],'col2':[1,3,2,4]}]
   sorted_df = unsorted_df.sort_values[by='col1']

print sorted_df

Kết quả :

col1  col2
1    1    3
2    1    2
3    1    4
0    2    1

Trong unsorted_df, các nhãn và giá trị không được sắp xếp. Ta sẽ xem qua các cách sắp xếp

1. Theo nhãn [ Label ]

col2       col1
1  -2.063177   0.537527
4   0.142932  -0.684884
6   0.012667  -0.389340
2  -0.548797   1.848743
3  -1.044160   0.837381
5   0.385605   1.300185
9   1.031425  -1.002967
8  -0.407374  -0.435142
0   2.237453  -1.067139
7  -1.445831  -1.701035

Sử dụng phương thức sort_index [], bằng cách chuyển các đối số trục và thứ tự sắp xếp, DataFrame có thể được sắp xếp. Theo mặc định, việc sắp xếp được thực hiện trên các nhãn hàng theo thứ tự tăng dần

col2       col1
1  -2.063177   0.537527
4   0.142932  -0.684884
6   0.012667  -0.389340
2  -0.548797   1.848743
3  -1.044160   0.837381
5   0.385605   1.300185
9   1.031425  -1.002967
8  -0.407374  -0.435142
0   2.237453  -1.067139
7  -1.445831  -1.701035

Thứ tự sắp xếp :

Bằng cách chuyển giá trị Boolean cho tham số tăng dần, thứ tự sắp xếp được kiểm tra. Chúng ta hãy xem xét ví dụ tương tự sau để hiểu.cung cấp thuật toán như mergesort, heapsort và quicksort. Mergesort là thuật toán ổn định nhất.

Sắp xếp theo cột :

col2       col1
1  -2.063177   0.537527
4   0.142932  -0.684884
6   0.012667  -0.389340
2  -0.548797   1.848743
3  -1.044160   0.837381
5   0.385605   1.300185
9   1.031425  -1.002967
8  -0.407374  -0.435142
0   2.237453  -1.067139
7  -1.445831  -1.701035

Kết quả :

col2       col1
1  -2.063177   0.537527
4   0.142932  -0.684884
6   0.012667  -0.389340
2  -0.548797   1.848743
3  -1.044160   0.837381
5   0.385605   1.300185
9   1.031425  -1.002967
8  -0.407374  -0.435142
0   2.237453  -1.067139
7  -1.445831  -1.701035

Có hai cách phân loại có sẵn trong Panda:

• Theo nhãn
• Theo giá trị

Xem xét ví dụ sau :

import pandas as pd
import numpy as np

unsorted_df=pd.DataFrame[np.random.randn[10,2],index=[1,4,6,2,3,5,9,8,0,7],colu
mns=['col2','col1']]
print unsorted_df

Kết quả :

col2       col1
1  -2.063177   0.537527
4   0.142932  -0.684884
6   0.012667  -0.389340
2  -0.548797   1.848743
3  -1.044160   0.837381
5   0.385605   1.300185
9   1.031425  -1.002967
8  -0.407374  -0.435142
0   2.237453  -1.067139
7  -1.445831  -1.701035

Trong unsorted_df, các nhãn và giá trị không được sắp xếp. Ta sẽ xem qua các cách sắp xếp

1. Theo nhãn [ Label ]

Sử dụng phương thức sort_index [], bằng cách chuyển các đối số trục và thứ tự sắp xếp, DataFrame có thể được sắp xếp. Theo mặc định, việc sắp xếp được thực hiện trên các nhãn hàng theo thứ tự tăng dần

import pandas as pd
import numpy as np

unsorted_df = pd.DataFrame[np.random.randn[10,2],index=[1,4,6,2,3,5,9,8,0,7],colu
   mns = ['col2','col1']]

sorted_df=unsorted_df.sort_index[]
print sorted_df

Kết quả :

col2       col1
0   0.208464   0.627037
1   0.641004   0.331352
2  -0.038067  -0.464730
3  -0.638456  -0.021466
4   0.014646  -0.737438
5  -0.290761  -1.669827
6  -0.797303  -0.018737
7   0.525753   1.628921
8  -0.567031   0.775951
9   0.060724  -0.322425

Trong unsorted_df, các nhãn và giá trị không được sắp xếp. Ta sẽ xem qua các cách sắp xếp

1. Theo nhãn [ Label ]

import pandas as pd
import numpy as np

unsorted_df = pd.DataFrame[np.random.randn[10,2],index=[1,4,6,2,3,5,9,8,0,7],colu
   mns = ['col2','col1']]

sorted_df = unsorted_df.sort_index[ascending=False]
print sorted_df

col2        col1
9    0.825697    0.374463
8   -1.699509    0.510373
7   -0.581378    0.622958
6   -0.202951    0.954300
5   -1.289321   -1.551250
4    1.302561    0.851385
3   -0.157915   -0.388659
2   -1.222295    0.166609
1    0.584890   -0.291048
0    0.668444   -0.061294

Sử dụng phương thức sort_index [], bằng cách chuyển các đối số trục và thứ tự sắp xếp, DataFrame có thể được sắp xếp. Theo mặc định, việc sắp xếp được thực hiện trên các nhãn hàng theo thứ tự tăng dần

Thứ tự sắp xếp :

import pandas as pd
import numpy as np
 
unsorted_df = pd.DataFrame[np.random.randn[10,2],index=[1,4,6,2,3,5,9,8,0,7],colu
   mns = ['col2','col1']]
 
sorted_df=unsorted_df.sort_index[axis=1]

print sorted_df

Kết quả :

col1        col2
1   -0.291048    0.584890
4    0.851385    1.302561
6    0.954300   -0.202951
2    0.166609   -1.222295
3   -0.388659   -0.157915
5   -1.551250   -1.289321
9    0.374463    0.825697
8    0.510373   -1.699509
0   -0.061294    0.668444
7    0.622958   -0.581378

Trong unsorted_df, các nhãn và giá trị không được sắp xếp. Ta sẽ xem qua các cách sắp xếp

1. Theo nhãn [ Label ]

import pandas as pd
import numpy as np

unsorted_df = pd.DataFrame[{'col1':[2,1,1,1],'col2':[1,3,2,4]}]
   sorted_df = unsorted_df.sort_values[by='col1']

print sorted_df

Kết quả :

col1  col2
1    1    3
2    1    2
3    1    4
0    2    1

Trong unsorted_df, các nhãn và giá trị không được sắp xếp. Ta sẽ xem qua các cách sắp xếp

1. Theo nhãn [ Label ]

col2       col1
1  -2.063177   0.537527
4   0.142932  -0.684884
6   0.012667  -0.389340
2  -0.548797   1.848743
3  -1.044160   0.837381
5   0.385605   1.300185
9   1.031425  -1.002967
8  -0.407374  -0.435142
0   2.237453  -1.067139
7  -1.445831  -1.701035

Sử dụng phương thức sort_index [], bằng cách chuyển các đối số trục và thứ tự sắp xếp, DataFrame có thể được sắp xếp. Theo mặc định, việc sắp xếp được thực hiện trên các nhãn hàng theo thứ tự tăng dần

col2       col1
1  -2.063177   0.537527
4   0.142932  -0.684884
6   0.012667  -0.389340
2  -0.548797   1.848743
3  -1.044160   0.837381
5   0.385605   1.300185
9   1.031425  -1.002967
8  -0.407374  -0.435142
0   2.237453  -1.067139
7  -1.445831  -1.701035

Thứ tự sắp xếp :

Bằng cách chuyển giá trị Boolean cho tham số tăng dần, thứ tự sắp xếp được kiểm tra. Chúng ta hãy xem xét ví dụ tương tự sau để hiểu.cung cấp thuật toán như mergesort, heapsort và quicksort. Mergesort là thuật toán ổn định nhất.

Sắp xếp theo cột :

col2       col1
1  -2.063177   0.537527
4   0.142932  -0.684884
6   0.012667  -0.389340
2  -0.548797   1.848743
3  -1.044160   0.837381
5   0.385605   1.300185
9   1.031425  -1.002967
8  -0.407374  -0.435142
0   2.237453  -1.067139
7  -1.445831  -1.701035

Kết quả :

col2       col1
1  -2.063177   0.537527
4   0.142932  -0.684884
6   0.012667  -0.389340
2  -0.548797   1.848743
3  -1.044160   0.837381
5   0.385605   1.300185
9   1.031425  -1.002967
8  -0.407374  -0.435142
0   2.237453  -1.067139
7  -1.445831  -1.701035

Trong unsorted_df, các nhãn và giá trị không được sắp xếp. Ta sẽ xem qua các cách sắp xếp

import pandas as pd
import numpy as np

unsorted_df = pd.DataFrame[np.random.randn[10,2],index=[1,4,6,2,3,5,9,8,0,7],colu
   mns = ['col2','col1']]

sorted_df=unsorted_df.sort_index[]
print sorted_df

1. Theo nhãn [ Label ]

import pandas as pd
import numpy as np

unsorted_df = pd.DataFrame[np.random.randn[10,2],index=[1,4,6,2,3,5,9,8,0,7],colu
   mns = ['col2','col1']]

sorted_df=unsorted_df.sort_index[]
print sorted_df

Sử dụng phương thức sort_index [], bằng cách chuyển các đối số trục và thứ tự sắp xếp, DataFrame có thể được sắp xếp. Theo mặc định, việc sắp xếp được thực hiện trên các nhãn hàng theo thứ tự tăng dần

col2       col1
0   0.208464   0.627037
1   0.641004   0.331352
2  -0.038067  -0.464730
3  -0.638456  -0.021466
4   0.014646  -0.737438
5  -0.290761  -1.669827
6  -0.797303  -0.018737
7   0.525753   1.628921
8  -0.567031   0.775951
9   0.060724  -0.322425

Thứ tự sắp xếp :