Pandas: как сортировать dataframe на основе строкового столбца
Вы можете использовать следующие методы для сортировки строк DataFrame pandas на основе значений определенного строкового столбца:
Способ 1: сортировка по строковому столбцу (когда столбец содержит только символы)
df = df. sort_values (' my_string_column ')
Способ 2: сортировка по строковому столбцу (если столбец содержит символы и цифры)
#create 'sort' column that contains digits from 'my_string_column' df[' sort '] = df[' my_string_column ']. str . extract (' (\d+) ', expand= False ). astype (int) #sort rows based on digits in 'sort' column df = df. sort_values (' sort ')
Следующие примеры показывают, как использовать каждый метод на практике.
Пример 1. Сортировка по строковому столбцу (когда столбец содержит только символы)
Предположим, у нас есть следующий DataFrame pandas, содержащий информацию о продажах различных продуктов в продуктовом магазине:
import pandas as pd #createDataFrame df = pd. DataFrame ({' product ': ['Apples', 'Oranges', 'Bananas', 'Lettuce', 'Beans'], ' sales ': [18, 22, 19, 14, 29]}) #view DataFrame print (df) product sales 0 Apples 18 1 Oranges 22 2 Bananas 19 3 Lettuce 14 4 Beans 29
Мы можем использовать следующий синтаксис для сортировки строк DataFrame на основе строк в столбце продукта :
#sort rows from A to Z based on string in 'product' column
df = df. sort_values (' product ')
#view updated DataFrame
print (df)
product sales
0 Apples 18
2 Bananas 19
4 Beans 29
3 Lettuce 14
1 Oranges 22
Обратите внимание, что строки теперь отсортированы от А до Я на основе строк в столбце «Продукт» .
Если вместо этого вы хотите сортировать от Z до A, просто добавьте аргумент возрастающий=False :
#sort rows from Z to A based on string in 'product' column
df = df. sort_values (' product ', ascending= False )
#view updated DataFrame
print (df)
product sales
1 Oranges 22
3 Lettuce 14
4 Beans 29
2 Bananas 19
0 Apples 18
Обратите внимание, что строки теперь отсортированы от Z до A на основе строк в столбце «Продукт» .
Пример 2. Сортировка по строковому столбцу (когда столбец содержит символы и цифры)
Предположим, у нас есть следующий DataFrame pandas, содержащий информацию о продажах различных продуктов в продуктовом магазине:
import pandas as pd #createDataFrame df = pd. DataFrame ({' product ': ['A3', 'A5', 'A22', 'A50', 'A2', 'A7', 'A9', 'A13'], ' sales ': [18, 22, 19, 14, 14, 11, 20, 28]}) #view DataFrame print (df) product sales 0 A3 18 1 A5 22 2 A22 19 3 A50 14 4 A2 14 5 A7 11 6 A9 20 7 A13 28
Обратите внимание, что строки в столбце продукта содержат как символы, так и цифры.
Если мы попытаемся отсортировать строки DataFrame, используя значения в столбце продукта , строки не будут отсортированы в правильном порядке на основе чисел:
import pandas as pd #sort rows based on strings in 'product' column df = df. sort_values (' product ') #view updated DataFrame print (df) product sales 7 A13 28 4 A2 14 2 A22 19 0 A3 18 1 A5 22 3 A50 14 5 A7 11 6 A9 20
Вместо этого нам нужно создать новый временный столбец под названием sort , содержащий только числа из столбца продукта, затем выполнить сортировку по значениям в столбце сортировки , а затем полностью удалить столбец:
import pandas as pd #create new 'sort' column that contains digits from 'product' column df[' sort '] = df[' product ']. str . extract (' (\d+) ', expand= False ). astype (int) #sort rows based on digits in 'sort' column df = df. sort_values (' sort ') #drop 'sort' column df = df. drop (' sort ', axis= 1 ) #view updated DataFrame print (df) product sales 4 A2 14 0 A3 18 1 A5 22 5 A7 11 6 A9 20 7 A13 28 2 A22 19 3 A50 14
Обратите внимание, что строки в столбце продукта теперь отсортированы по строкам, а числа отсортированы в правильном порядке.
Примечание . Полную документацию по функции pandas sort_values() можно найти здесь .
Дополнительные ресурсы
В следующих руководствах объясняется, как выполнять другие распространенные задачи в pandas:
Панды: как сортировать по дате
Pandas: как сортировать столбцы по имени
Pandas: как сортировать по индексу и столбцу