<\/p>\n
Sie k\u00f6nnen die folgenden Methoden verwenden, um die Zeilen eines Pandas-DataFrames basierend auf den Werten einer bestimmten Zeichenfolgenspalte zu sortieren:<\/span><\/p>\n Methode 1: Nach Zeichenfolgenspalte sortieren (wenn die Spalte nur Zeichen enth\u00e4lt)<\/strong><\/span><\/p>\n Methode 2: Nach Zeichenfolgenspalte sortieren (wenn die Spalte Zeichen und<\/em> Zahlen enth\u00e4lt)<\/strong><\/span><\/p>\n Die folgenden Beispiele zeigen, wie die einzelnen Methoden in der Praxis angewendet werden.<\/span><\/p>\n Angenommen, wir haben den folgenden Pandas-DataFrame, der Informationen \u00fcber den Verkauf verschiedener Produkte in einem Lebensmittelgesch\u00e4ft enth\u00e4lt:<\/span><\/p>\n Wir k\u00f6nnen die folgende Syntax verwenden, um die Zeilen des DataFrame basierend auf den Zeichenfolgen in der Produktspalte<\/strong> zu sortieren:<\/span><\/p>\n Beachten Sie, dass die Zeilen jetzt basierend auf den Zeichenfolgen in der Produktspalte<\/strong> von A bis Z sortiert sind.<\/span><\/p>\n Wenn Sie stattdessen von Z nach A sortieren m\u00f6chten, f\u00fcgen Sie einfach das Argument aufsteigend=Falsch<\/strong> hinzu:<\/span><\/p>\n Beachten Sie, dass die Zeilen jetzt basierend auf den Zeichenfolgen in der Spalte \u201eProdukt\u201c<\/strong> von Z bis A sortiert sind.<\/span><\/p>\n Angenommen, wir haben den folgenden Pandas-DataFrame, der Informationen \u00fcber den Verkauf verschiedener Produkte in einem Lebensmittelgesch\u00e4ft enth\u00e4lt:<\/span><\/p>\n Beachten Sie, dass die Zeichenfolgen in der Produktspalte<\/strong> sowohl Zeichen als auch Zahlen enthalten.<\/span><\/p>\n Wenn wir versuchen, die Zeilen des DataFrame anhand der Werte in der Produktspalte<\/strong> zu sortieren, werden die Zeichenfolgen anhand der Zahlen nicht in der richtigen Reihenfolge sortiert:<\/span><\/p>\n Stattdessen m\u00fcssen wir eine neue tempor\u00e4re Spalte namens sort<\/strong> erstellen, die nur die Zahlen aus der Produktspalte enth\u00e4lt, dann nach den Werten in der Sortierspalte<\/strong> sortieren und dann die Spalte vollst\u00e4ndig l\u00f6schen:<\/span><\/p>\n Beachten Sie, dass die Zeilen in der Produktspalte<\/strong> jetzt nach Zeichenfolgen sortiert sind und die Zahlen in der richtigen Reihenfolge sortiert sind.<\/span><\/p>\n Hinweis<\/strong> : Die vollst\u00e4ndige Dokumentation der Pandas-Funktion sort_values()<\/strong> finden Sie hier<\/a> .<\/span><\/p>\n In den folgenden Tutorials wird erl\u00e4utert, wie Sie andere h\u00e4ufige Aufgaben in Pandas ausf\u00fchren:<\/span><\/p>\n Pandas: So sortieren Sie nach Datum<\/a> Sie k\u00f6nnen die folgenden Methoden verwenden, um die Zeilen eines Pandas-DataFrames basierend auf den Werten einer bestimmten Zeichenfolgenspalte zu sortieren: Methode 1: Nach Zeichenfolgenspalte sortieren (wenn die Spalte nur Zeichen enth\u00e4lt) df = df. sort_values (‚ my_string_column ‚) Methode 2: Nach Zeichenfolgenspalte sortieren (wenn die Spalte Zeichen und Zahlen enth\u00e4lt) #create ’sort‘ column that contains […]<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[11],"tags":[],"yoast_head":"\n df = df. sort_values<\/span> (' my_string_column<\/span> ')\n<\/strong><\/pre>\n #create 'sort' column that contains digits from 'my_string_column'\n<\/span>df[' sort<\/span> '] = df[' my_string_column<\/span> ']. str<\/span> . extract<\/span> (' (\\d+)<\/span> ', expand= False<\/span> ). astype<\/span> (int)\n<\/span>\n#sort rows based on digits in 'sort' column\n<\/span>df = df. sort_values<\/span> (' sort<\/span> ')\n<\/strong><\/pre>\n Beispiel 1: Nach Zeichenfolgenspalte sortieren (wenn die Spalte nur Zeichen enth\u00e4lt)<\/strong><\/span><\/h2>\n
import<\/span> pandas as<\/span> pd\n\n#createDataFrame\n<\/span>df = pd. DataFrame<\/span> ({' product<\/span> ': ['Apples', 'Oranges', 'Bananas', 'Lettuce', 'Beans'],\n ' sales<\/span> ': [18, 22, 19, 14, 29]})\n\n#view DataFrame\n<\/span>print<\/span> (df)\n\n product sales\n0 Apples 18\n1 Oranges 22\n2 Bananas 19\n3 Lettuce 14\n4 Beans 29<\/strong><\/pre>\n #sort rows from A to Z based on string in 'product' column\n<\/span>df = df. sort_values<\/span> (' product<\/span> ')\n\n#view updated DataFrame\n<\/span>print<\/span> (df)\n\n product sales\n0 Apples 18\n2 Bananas 19\n4 Beans 29\n3 Lettuce 14\n1 Oranges 22<\/span><\/span><\/strong><\/pre>\n #sort rows from Z to A based on string in 'product' column\n<\/span>df = df. sort_values<\/span> (' product<\/span> ', ascending= False<\/span> )\n\n#view updated DataFrame\n<\/span>print<\/span> (df)\n\n product sales\n1 Oranges 22\n3 Lettuce 14\n4 Beans 29\n2 Bananas 19\n0 Apples 18\n<\/span><\/span><\/strong><\/pre>\n Beispiel 2: Nach Zeichenfolgenspalte sortieren (wenn die Spalte Zeichen und<\/em> Zahlen enth\u00e4lt)<\/strong><\/span><\/h2>\n
import<\/span> pandas as<\/span> pd\n\n#createDataFrame\n<\/span>df = pd. DataFrame<\/span> ({' product<\/span> ': ['A3', 'A5', 'A22', 'A50', 'A2', 'A7', 'A9', 'A13'],\n ' sales<\/span> ': [18, 22, 19, 14, 14, 11, 20, 28]})\n\n#view DataFrame\n<\/span>print<\/span> (df)\n\n product sales\n0 A3 18\n1 A5 22\n2 A22 19\n3 A50 14\n4 A2 14\n5 A7 11\n6 A9 20\n7 A13 28\n<\/strong><\/pre>\n import<\/span> pandas as<\/span> pd\n\n#sort rows based on strings in 'product' column\n<\/span>df = df. sort_values<\/span> (' product<\/span> ')\n\n#view updated DataFrame\n<\/span>print<\/span> (df)\n\n product sales\n7 A13 28\n4 A2 14\n2 A22 19\n0 A3 18\n1 A5 22\n3 A50 14\n5 A7 11\n6 A9 20\n<\/strong><\/pre>\n import<\/span> pandas as<\/span> pd\n\n#create new 'sort' column that contains digits from 'product' column\n<\/span>df[' sort<\/span> '] = df[' product<\/span> ']. str<\/span> . extract<\/span> (' (\\d+)<\/span> ', expand= False<\/span> ). astype<\/span> (int)\n\n#sort rows based on digits in 'sort' column\n<\/span>df = df. sort_values<\/span> (' sort<\/span> ')\n\n#drop 'sort' column\n<\/span>df = df. drop<\/span> (' sort<\/span> ', axis= 1<\/span> )\n\n#view updated DataFrame\n<\/span>print<\/span> (df)\n\n product sales\n4 A2 14\n0 A3 18\n1 A5 22\n5 A7 11\n6 A9 20\n7 A13 28\n2 A22 19\n3 A50 14<\/strong><\/pre>\n Zus\u00e4tzliche Ressourcen<\/strong><\/span><\/h2>\n
Pandas: So sortieren Sie Spalten nach Namen<\/a>
Pandas: So sortieren Sie nach Index und Spalte<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"