Pandas: 절대값으로 행을 정렬하는 방법

다음 방법을 사용하여 열의 절대값을 기준으로 Pandas DataFrame의 행을 정렬할 수 있습니다.

방법 1: 절대값 기준으로 정렬(절대값이 가장 작은 것이 먼저 표시됨)

 df. reindex (df[' my_column ']. abs (). sort_values (). index )

방법 2: 절대값 기준으로 정렬(절대값이 가장 큰 것이 먼저 표시됨)

 df. reindex (df[' my_column ']. abs (). sort_values (ascending= False ) .index )

다음 예제에서는 다양한 농구 선수에 대한 정보가 포함된 다음 pandas DataFrame을 사용하여 실제로 각 메서드를 사용하는 방법을 보여줍니다.

 import pandas as pd

#createDataFrame
df = pd. DataFrame ({' player ': ['A', 'B', 'C', 'D', 'E', 'F', 'G', 'H'],
                   ' over_under ': [4, -9, 2, 0, 1, 12, -4, -5]})
                   
#view DataFrame
print (df)

  player over_under
0 to 4
1 B -9
2 C 2
3 D 0
4 E 1
5 F 12
6 G -4
7 a.m. -5

예 1: 절대값 기준 정렬(절대값이 가장 작은 것이 먼저 표시됨)

다음 구문을 사용하여 over_under 열의 절대값을 기준으로 DataFrame의 행을 정렬할 수 있습니다.

 #sort DataFrame based on absolute value of over_under column
df_sorted = df. reindex (df[' over_under ']. abs (). sort_values (). index )

#view sorted DataFrame
print (df_sorted)

  player over_under
3 D 0
4 E 1
2 C 2
0 to 4
6 G -4
7 a.m. -5
1 B -9
5 F 12

행은 over_under 열의 가장 작은 절대값부터 가장 큰 절대값 순으로 정렬됩니다.

예 2: 절대값 기준 정렬(절대값이 가장 큰 것이 먼저 표시됨)

다음 구문을 사용하여 over_under 열의 절대값을 기준으로 DataFrame의 행을 정렬할 수 있습니다.

 #sort DataFrame based on absolute value of over_under column
df_sorted = df. reindex (df[' over_under ']. abs (). sort_values (ascending= False ) .index )

#view sorted DataFrame
print (df_sorted)

  player over_under
5 F 12
1 B -9
7 a.m. -5
0 to 4
6 G -4
2 C 2
4 E 1
3 D 0

행은 over_under 열의 가장 큰 절대값부터 가장 작은 절대값 순으로 정렬됩니다.

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