Pandas에서 여러 열을 기준으로 정렬하는 방법(예제 포함)

다음 기본 구문을 사용하여 Pandas DataFrame을 여러 열로 정렬할 수 있습니다.

 df = df. sort_values ([' column1 ', ' column2 '], ascending=( False , True ))

다음 예에서는 실제로 이 구문을 사용하는 방법을 보여줍니다.

예: Pandas에서 여러 열을 기준으로 정렬

다음과 같은 팬더 DataFrame이 있다고 가정합니다.

 import pandas as pd

#createDataFrame
df = pd. DataFrame ({' points ': [14, 20, 9, 20, 25, 29, 20, 25],
                   ' assists ': [5, 7, 7, 9, 12, 9, 9, 4],
                   ' rebounds ': [11, 8, 10, 6, 6, 5, 9, 12]})

#view DataFrame
df

        points assists rebounds
0 14 5 11
1 20 7 8
2 9 7 10
3 20 9 6
4 25 12 6
5 29 9 5
6 20 9 9
7 25 4 12

다음 구문을 사용하여 포인트를 증가시킨 다음 패스를 감소시켜 DataFrame의 라인을 정렬할 수 있습니다.

 #sort by points ascending, then assists ascending
df = df. sort_values ([' points ', ' assists '])

#view updated DataFrame
df

	points assists rebounds
2 9 7 10
0 14 5 11
1 20 7 8
3 20 9 6
6 20 9 9
7 25 4 12
4 25 12 6
5 29 9 5

선은 오름차순 (가장 작은 것부터 큰 것까지)으로 정렬된 다음 오름차순으로 정렬 됩니다.

또한 오름차순 인수를 사용하여 각 열을 오름차순으로 정렬할지 내림차순으로 정렬할지 지정할 수도 있습니다.

 #sort by points descending, then assists ascending
df = df. sort_values ([' points ', ' assists '], ascending = ( False , True )))

#view updated DataFrame
df

        points assists rebounds
5 29 9 5
7 25 4 12
4 25 12 6
1 20 7 8
3 20 9 6
6 20 9 9
0 14 5 11
2 9 7 10

선은 내림차순 (최대에서 최소)으로 정렬된 다음 오름차순으로 정렬됩니다.

이 예에서는 DataFrame을 두 개의 열로 정렬했지만 이 정확한 구문을 사용하여 원하는 만큼의 열을 기준으로 정렬할 수 있습니다.

참고 : 여기에서 pandas sort_values() 함수에 대한 전체 문서를 찾을 수 있습니다.

추가 리소스

다음 튜토리얼에서는 Pandas에서 다른 일반적인 작업을 수행하는 방법을 설명합니다.

팬더: 날짜별로 정렬하는 방법
Pandas: 이름별로 열을 정렬하는 방법
Pandas: 인덱스와 열을 모두 기준으로 정렬하는 방법