オファーが届きました。友達を掘って受け取りましょう！私は2022年春の採用チェックインイベントに参加しています。クリックしてイベントの詳細を表示します。
並べ替えは、データ分析の非常に基本的な要件です。この記事では、データフレームデータの並べ替えについて説明します。
質問：DataFrameデータを並べ替える方法は？
（難易度：中）
分析データフレームは、次の2つの方法で並べ替えることができます。
- タグで並べ替え
- 実際の値で並べ替え
ラベルで並べ替えるメソッド
を使用して、パラメーターで行ラベルまたは列ラベルを指定し、パラメーターで昇順または降順を指定します。デフォルトでは、行ラベルは昇順でソートされます。具体的な使用法は次のとおりです。sort_index()axisascending
# 按行标签排序
sort_df = df.sort_index()
sort_df
# 按行标签降序排序
sort_df = df.sort_index(ascending=False)
sort_df
# 按列标签排列
sort_df = df.sort_index(axis=1)
sort_df
# 按列标签降序排列
sort_df = df.sort_index(axis=1, ascending=False)
sort_df
复制代码実際の値で並べ替えるメソッドは、値で並べ替えることができ、並べ替える列名を指定するパラメーターを
sort_values()受け入れます。by形式は次のとおりです。
DataFrame.sort_values(by, axis=0, ascending=True, inplace=False)
复制代码-
axis：デフォルトが0の場合は垂直方向の並べ替えを意味し、axis=1の場合は水平方向の並べ替えを意味します。 -
by：文字列またはリスト。ソートする行または列の名前を示します。 -
ascending：デフォルトはTrueの昇順で、[True、False]と同様の形式で、最初のフィールドが昇順で2番目のフィールドが降順であることを示しますが、byの内容に対応している必要があります。 -
inplace：元の値を上書きするかどうか。
# 按score的值进行升序排序
sort_df = df.sort_values(by='score')
sort_df
# 先按class的值升序排序，一样再按score的值降序排序
sort_df = df.sort_values(by=['class','score'], ascending=[True,False])
sort_df
复制代码結果の出力は次のとおりです。
id | name | score | class |
| - | -- | ----- | ----- | ----- |
| 0 | 1 | one | 90 | 1 |
| 1 | 2 | two | 88 | 1 |
| 2 | 3 | three | 89 | 2 |
| 3 | 4 | four | 65 | 2 |
| 4 | 5 | five | 95 | 3 |
复制代码拡張機能：データフレームデータを垂直方向に並べ替えた後、行インデックスの順序が正しくない場合は、このreset_index()メソッドを使用して数値をリセットできます。
sort_df = sort_df.reset_index(drop=True)
sort_df
复制代码オリジナルになるのは簡単ではありません。もしあなたがそれが役に立ったと思ったら、いいねをして行ってください〜
最後に、私のガールフレンドの仕事と生活における寛容、理解、サポートに感謝します！