Python Pandas-정렬

Pandas에는 두 가지 종류의 정렬이 있습니다. 그들은-

  • 라벨 별
  • 실제 가치로

출력이있는 예를 살펴 보겠습니다.

import pandas as pd
import numpy as np

unsorted_df=pd.DataFrame(np.random.randn(10,2),index=[1,4,6,2,3,5,9,8,0,7],colu
mns=['col2','col1'])
print unsorted_df

이것의 output 다음과 같습니다-

col2       col1
1  -2.063177   0.537527
4   0.142932  -0.684884
6   0.012667  -0.389340
2  -0.548797   1.848743
3  -1.044160   0.837381
5   0.385605   1.300185
9   1.031425  -1.002967
8  -0.407374  -0.435142
0   2.237453  -1.067139
7  -1.445831  -1.701035

unsorted_df, labels 그리고 values정렬되지 않았습니다. 이것들이 어떻게 분류 될 수 있는지 봅시다.

라벨 별

사용 sort_index()메서드에서 축 인수와 정렬 순서를 전달하여 DataFrame을 정렬 할 수 있습니다. 기본적으로 정렬은 오름차순으로 행 레이블에서 수행됩니다.

import pandas as pd
import numpy as np

unsorted_df = pd.DataFrame(np.random.randn(10,2),index=[1,4,6,2,3,5,9,8,0,7],colu
   mns = ['col2','col1'])

sorted_df=unsorted_df.sort_index()
print sorted_df

이것의 output 다음과 같습니다-

col2       col1
0   0.208464   0.627037
1   0.641004   0.331352
2  -0.038067  -0.464730
3  -0.638456  -0.021466
4   0.014646  -0.737438
5  -0.290761  -1.669827
6  -0.797303  -0.018737
7   0.525753   1.628921
8  -0.567031   0.775951
9   0.060724  -0.322425

정렬 순서

오름차순 매개 변수에 부울 값을 전달하여 정렬 순서를 제어 할 수 있습니다. 동일한 내용을 이해하기 위해 다음 예를 살펴 보겠습니다.

import pandas as pd
import numpy as np

unsorted_df = pd.DataFrame(np.random.randn(10,2),index=[1,4,6,2,3,5,9,8,0,7],colu
   mns = ['col2','col1'])

sorted_df = unsorted_df.sort_index(ascending=False)
print sorted_df

이것의 output 다음과 같습니다-

col2        col1
9    0.825697    0.374463
8   -1.699509    0.510373
7   -0.581378    0.622958
6   -0.202951    0.954300
5   -1.289321   -1.551250
4    1.302561    0.851385
3   -0.157915   -0.388659
2   -1.222295    0.166609
1    0.584890   -0.291048
0    0.668444   -0.061294

열 정렬

값이 0 또는 1 인 축 인수를 전달하면 열 레이블에서 정렬을 수행 할 수 있습니다. 기본적으로 axis = 0, 행별로 정렬됩니다. 동일한 내용을 이해하기 위해 다음 예를 살펴 보겠습니다.

import pandas as pd
import numpy as np
 
unsorted_df = pd.DataFrame(np.random.randn(10,2),index=[1,4,6,2,3,5,9,8,0,7],colu
   mns = ['col2','col1'])
 
sorted_df=unsorted_df.sort_index(axis=1)

print sorted_df

이것의 output 다음과 같습니다-

col1        col2
1   -0.291048    0.584890
4    0.851385    1.302561
6    0.954300   -0.202951
2    0.166609   -1.222295
3   -0.388659   -0.157915
5   -1.551250   -1.289321
9    0.374463    0.825697
8    0.510373   -1.699509
0   -0.061294    0.668444
7    0.622958   -0.581378

가치 별

인덱스 정렬과 마찬가지로 sort_values()값을 기준으로 정렬하는 방법입니다. 값이 정렬되는 DataFrame의 열 이름을 사용하는 'by'인수를 허용합니다.

import pandas as pd
import numpy as np

unsorted_df = pd.DataFrame({'col1':[2,1,1,1],'col2':[1,3,2,4]})
   sorted_df = unsorted_df.sort_values(by='col1')

print sorted_df

이것의 output 다음과 같습니다-

col1  col2
1    1    3
2    1    2
3    1    4
0    2    1

col1 값이 정렬되고 각 col2 값과 행 인덱스가 col1과 함께 변경됩니다. 따라서 그들은 정렬되지 않은 것처럼 보입니다.

'by' 인수는 열 값 목록을받습니다.

import pandas as pd
import numpy as np

unsorted_df = pd.DataFrame({'col1':[2,1,1,1],'col2':[1,3,2,4]})
   sorted_df = unsorted_df.sort_values(by=['col1','col2'])

print sorted_df

이것의 output 다음과 같습니다-

col1 col2
2   1   2
1   1   3
3   1   4
0   2   1

정렬 알고리즘

sort_values()mergesort, heapsort 및 quicksort에서 알고리즘을 선택할 수있는 기능을 제공합니다. Mergesort는 유일한 안정적인 알고리즘입니다.

import pandas as pd
import numpy as np

unsorted_df = pd.DataFrame({'col1':[2,1,1,1],'col2':[1,3,2,4]})
sorted_df = unsorted_df.sort_values(by='col1' ,kind='mergesort')

print sorted_df

이것의 output 다음과 같습니다-

col1 col2
1    1    3
2    1    2
3    1    4
0    2    1