<\/p>\n
\u00c8 possibile utilizzare i seguenti metodi per ordinare alfabeticamente le righe di un DataFrame panda:<\/span><\/p>\n Metodo 1: ordinare per colonna in ordine alfabetico<\/strong><\/span><\/p>\n Metodo 2: ordinare in ordine alfabetico per pi\u00f9 colonne<\/strong><\/span><\/p>\n L’esempio seguente mostra come utilizzare ciascun metodo nella pratica.<\/span><\/p>\n Supponiamo di avere i seguenti panda DataFrame:<\/span><\/p>\n Possiamo utilizzare la seguente sintassi per ordinare le righe del DataFrame in base al nome della squadra dalla A alla Z<\/strong> :<\/span><\/p>\n Tieni presente che le righe ora sono ordinate in base al nome della squadra AZ.<\/span><\/p>\n Potremmo anche ordinare dalla Z alla A<\/strong> :<\/span><\/p>\n E potremmo anche utilizzare la funzione reset_index()<\/strong> per reimpostare i valori dell’indice nel DataFrame ordinato:<\/span><\/span><\/p>\n Supponiamo di avere i seguenti panda DataFrame:<\/span><\/p>\n \u00c8 possibile utilizzare la seguente sintassi per ordinare le righe del DataFrame per nome della conferenza dalla A alla Z, quindi per nome del team dalla Z alla A:<\/span><\/p>\n Le righe sono ordinate per nome della conferenza AZ, quindi per nome della squadra ZA.<\/span><\/p>\n Nota<\/strong> : puoi trovare la documentazione completa della funzione sort_values()<\/strong> di panda qui<\/a> .<\/span><\/p>\n I seguenti tutorial spiegano come eseguire altre operazioni comuni nei panda:<\/span><\/p>\n Panda: come ordinare per data<\/a> \u00c8 possibile utilizzare i seguenti metodi per ordinare alfabeticamente le righe di un DataFrame panda: Metodo 1: ordinare per colonna in ordine alfabetico #sort A to Z df. sort_values (‘ column1 ‘) #sort Z to A df. sort_values (‘ column1 ‘, ascending= False ) Metodo 2: ordinare in ordine alfabetico per pi\u00f9 colonne #sort by […]<\/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 #sort A to Z<\/span>\ndf. sort_values<\/span> (' column1<\/span> ')\n\n#sort Z to A<\/span>\ndf. sort_values<\/span> (' column1<\/span> ', ascending= False )<\/span><\/span>\n<\/strong><\/pre>\n #sort by column1 from Z to A, then by column2 from A to Z<\/span>\ndf. sort_values<\/span> ([' column1<\/span> ', ' column2<\/span> '], ascending=( False<\/span> , True<\/span> ))<\/strong><\/pre>\n Esempio 1: ordinamento alfabetico per colonna<\/strong><\/span><\/h3>\n
import<\/span> pandas as<\/span> pd\n\n#createDataFrame\ndf = pd. DataFrame<\/span> ({' team<\/span> ': ['Mavs', 'Spurs', 'Lakers', 'Nuggets', 'Hawks'],\n ' points<\/span> ': [120, 108, 99, 104, 115]})\n\n#view DataFrame\n<\/span>print<\/span> (df)\n\n team points\n0 Mavs 120\n1 Spurs 108\n2 Lakers 99\n3 Nuggets 104\n4 Hawks 115<\/span><\/span><\/strong><\/pre>\n #sort by team name A to Z\ndf_sorted = df. sort_values<\/span> (' team<\/span> ')\n\n#view sorted DataFrame\n<\/span>print<\/span> (df_sorted)\n\n team points\n4 Hawks 115\n2 Lakers 99\n0 Mavs 120\n3 Nuggets 104\n1 Spurs 108<\/span><\/span><\/strong><\/pre>\n #sort by team name Z to A\ndf_sorted = df. sort_values<\/span> (' team<\/span> ', ascending= False<\/span> )\n\n#view sorted DataFrame\n<\/span>print<\/span> (df_sorted)\n\n team points\n1 Spurs 108\n3 Nuggets 104\n0 Mavs 120\n2 Lakers 99\n4 Hawks 115<\/span><\/span><\/strong><\/pre>\n #sort by team name A to Z and reset index\ndf_sorted = df. sort_values<\/span> (' team<\/span> '). reset_index<\/span> (drop= True<\/span> )\n\n#view sorted DataFrame\n<\/span>print<\/span> (df_sorted)\n\n team points\n0 Hawks 115\n1 Lakers 99\n2 Mavs 120\n3 Nuggets 104\n4 Spurs 108\n<\/span><\/span><\/strong><\/pre>\n Esempio 2: ordinamento alfabetico per pi\u00f9 colonne<\/strong><\/span><\/h3>\n
import<\/span> pandas as<\/span> pd\n\n#createDataFrame\n<\/span>df = pd. DataFrame<\/span> ({' conference<\/span> ': ['West', 'West', 'West', 'East', 'East'],\n ' team<\/span> ': ['Mavs', 'Spurs', 'Lakers', 'Heat', 'Hawks'],\n ' points<\/span> ': [120, 108, 99, 104, 115]})\n\n#view DataFrame\n<\/span>print<\/span> (df)\n\n conference team points\n0 West Mavs 120\n1 West Spurs 108\n2 West Lakers 99\n3 East Heat 104\n4 East Hawks 115\n<\/strong><\/span><\/pre>\n #sort by conference name A to Z, then by team name Z to A\ndf_sorted = df. sort_values<\/span> ([' conference<\/span> ', ' team<\/span> '], ascending=( True<\/span> , False<\/span> ))\n\n#view sorted DataFrame\n<\/span>print<\/span> (df_sorted)\n\n conference team points\n3 East Heat 104\n4 East Hawks 115\n1 West Spurs 108\n0 West Mavs 120\n2 West Lakers 99\n<\/span><\/span><\/strong><\/pre>\n Risorse addizionali<\/strong><\/span><\/h3>\n
Panda: come ordinare le colonne per nome<\/a>
Panda: come ordinare sia per indice che per colonna<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"