Pandas: 열의 값을 기준으로 피벗 테이블을 정렬하는 방법

다음 기본 구문을 사용하여 열 값을 기준으로 팬더 피벗 테이블을 정렬할 수 있습니다.

 my_pivot_table. sort_values (by=[' some_column '], ascending= False )

이 특정 예는 my_pivot_table 이라는 피벗 테이블의 값을 some_column 의 값을 기준으로 내림차순으로 정렬합니다.

다음 예에서는 실제로 이 구문을 사용하는 방법을 보여줍니다.

예: 열의 값을 기준으로 Pandas 피벗 테이블 정렬

다양한 농구 선수에 대한 정보가 포함된 다음과 같은 pandas DataFrame이 있다고 가정합니다.

 import pandas as pd

#createDataFrame
df = pd. DataFrame ({' team ': ['A', 'A', 'A', 'A', 'B', 'B',
                            'B', 'B', 'C', 'C', 'C', 'C'],
                   ' points ': [4, 4, 2, 8, 9, 5, 5, 7, 8, 8, 4, 3],
                   ' assists ': [2, 2, 5, 5, 4, 7, 5, 3, 9, 8, 4, 4]})

#view DataFrame
print (df)

   team points assists
0 to 4 2
1 to 4 2
2 to 2 5
3 to 8 5
4 B 9 4
5 B 5 7
6 B 5 5
7 B 7 3
8 C 8 9
9 C 8 8
10 C 4 4
11 C 3 4

다음 코드를 사용하여 Pandas에서 각 팀의 포인트 및 지원 열 값의 합계를 표시하는 피벗 테이블을 만들 수 있습니다.

 #create pivot table
df_pivot = df. pivot_table (index=[' team '], values=[' points ', ' assists '], aggfunc=' sum ')

#view pivot table
print (df_pivot)

      assist points
team                 
At 14 18
B 19 26
C 25 23

기본적으로 pandas는 팀 열인 인덱스 열의 값을 기준으로 피벗 테이블 행을 알파벳순으로 정렬합니다.

그러나 sort_values() 함수를 사용하여 점 열 값을 기준으로 피벗 테이블 행을 정렬할 수 있습니다.

 #sort pivot table by value in 'points' column in descending order
sorted_df_pivot = df_pivot. sort_values (by=[' points '], ascending= False )

#view sorted pivot table
print (sorted_df_pivot)

      assist points
team                 
B 19 26
C 25 23
At 14 18

이제 피벗 테이블 행이 포인트 열의 값을 기준으로 정렬됩니다.

ascending=False 인수를 생략하면 행은 점 열의 값을 기준으로 오름차순으로 정렬됩니다.

 #sort pivot table by value in 'points' column in ascending order
sorted_df_pivot = df_pivot. sort_values (by=[' points '])

#view sorted pivot table
print (sorted_df_pivot)

      assist points
team                 
At 14 18
C 25 23
B 19 26

이제 피벗 테이블 행이 도트 열 값을 기준으로 오름차순(가장 작은 것부터 가장 큰 것까지)으로 정렬됩니다.

참고 #1: sort_values() 함수의 by 인수에 여러 값을 전달하여 피벗 테이블의 여러 열을 정렬할 수도 있습니다.

참고 #2 : 여기에서 pandasivot_table() 함수에 대한 전체 문서를 찾을 수 있습니다.

추가 리소스

다음 튜토리얼에서는 Pandas에서 다른 일반적인 작업을 수행하는 방법을 설명합니다.

Pandas: DataFrame의 모양을 긴 것에서 넓은 것으로 바꾸는 방법
Pandas: DataFrame의 모양을 넓은 것에서 긴 것으로 바꾸는 방법
Pandas: 여러 열을 그룹화하고 집계하는 방법