Index de tri Pandas
Syntaxe
df.sort_index ()La syntaxe ci-dessus effectue le tri du DataFrame en utilisant l'index. Le «DF» est l'abréviation du «DataFrame». C'est une fonction pandas pour trier les données.
Paramètres
Dans l'indice de tri Pandas, nous utiliserons certains paramètres tels que «axe», «niveau», «ascendant», «descendant» et «ignorer l'index = true».
Voici les méthodes dans lesquelles l'indice de tri Pandas est effectué:
- Pandas tri par index (commande ascendante).
- Pandas tri par ordre décroissant.
- Pandas réinitialise l'index sur le tré.
- Pandas trie index par des noms de colonne ou par étiquettes.
Création du DataFrame pour la méthode d'index de tri Pandas
Tout d'abord, nous devons créer un dataframe pour comprendre l'index de tri Pandas à travers des exemples. Après avoir ouvert l'outil «Spyder» pour implémenter le code, commencez à écrire le code. Ensuite, importez la bibliothèque Pandas comme «PD» et Numpy comme «NP». Pandas est une plate-forme open source avec accumulation de python. Dans la création de DataFrame, nous avons les «cours de langues» DataFrame, dans lesquels nous avons les cours «anglais», «NP. nan "," espagnol "," chinois "et" japonais ".
Nous avons les données sur les frais en tant que «20000», «13000», «65500», «51000», «51000» et «96000». Nous avons la période pour l'achèvement du cours comme «35 jours», «50 jours», «60 jours», «25 jours» et 63 jours ». Ensuite, nous avons des données pour la remise des cours comme «1200», «2300», «4500», «2200» et «1500».
Voici l'écran de sortie du dataframe que nous avons créé. L'affichage affiche le dataframe se référant à l'index.
Exemple 01: Toi pandas par index (ordre ascendant)
Nous avons créé un dataframe ci-dessus pour effectuer toutes les manières de l'index de tri Pandas. Ici, nous implémenterons l'index de tri Pandas en ordre ascendant en utilisant l'index. Il y a de nombreuses fois où nous créons une dataframe sans réaliser la disposition des index. À un moment donné, nous devons le régler pour effectuer une opération dessus et le vouloir dans l'ordre croissant. Les pandas ont une fonction «Sort_index» qui trie toutes les données en fonction de l'index. Ici, par défaut, l'ordre croissant sera effectué.
La sortie montre le Dataframe dépensé dans l'ordre croissant en utilisant l'indice de tri Pandas. La valeur «121» est d'abord alors les valeurs «223», «323», «423» et «565» en conséquence.
Exemple 02: Pandas Toi par commande décroissante
Comme nous l'avons vu dans l'exemple n ° 02, comment trier un index DataFrame par pandas dans l'ordre croissant. Maintenant, nous allons trier dans l'ordre descendant du «DF» en utilisant la méthode de tri Index de Pandas. Le DataFrame a les données des langues ayant les cours et autres nécessités comme leurs frais, leur durée et leur rabais offerts aux cours. Ici, l'ordre descendant est effectué en passant le paramètre «faux» à l'ascension dans le même support. Cette spécification pour définir le nom booléen «true» ou «false» joue un rôle important dans la méthode. Cette fonction de l'index de tri Pandas exécutera le tri de l'index dans l'ordre descendant.
La sortie suivante montre le «DF» trié par ordre décroissant car nous pouvons voir «565», «423», «323», «223» et «121» respectivement.
Exemple 03: Pandas réinitialise l'index sur le tré
Dans cet exemple, nous apprendrons à réinitialiser l'indice d'un «DF» déjà trié. Prévoyons clairement, il s'agit simplement d'une autre méthode de trier le dataframe avec la valeur, en fonction de l'index, ou peut dire à l'aide d'un index. Afin de réinitialiser l'index du «DF» avec cette méthode spécifique, nous devons définir la valeur du paramètre «ignorer» comme «vrai».
La sortie montre que l'index par défaut commence à 0 et se poursuit avec le tri dans l'ordre correct. Cela rendra l'exploration des données de données pour accomplir une tâche selon la demande.
Exemple 04: les index de tri Pandas par colonne (noms ou par étiquettes)
Nous trierons les index par étiquettes ou par colonnes dans cet exemple. Souvent, nous avons besoin du dataframe tel que disposé par les colonnes et également triés par les noms afin que nous puissions effectuer les autres méthodes d'évaluation sur les données que nous souhaitons. Pandas trie l'index par colonne et réorganisez également les données. Le DF.fonction SORT_INDEX () Trie objets par l'étiquette avec son «axe» donné. Le «axe» est un paramètre que nous utilisons.
Le but d'utiliser le paramètre «axe» est que nous trions l'index par la colonne. Parfois, nous devons trier l'index par ligne. Donc, dans ce type de situations, nous spécifions le paramètre comme un axe. Cette méthode fonctionne en appliquant les étiquettes de l'axe à l'algorithme de tri au lieu de l'appliquer aux données réelles dans le dataframe. C'est ainsi que le réarrangement des données est effectué et aussi le tri de l'index, les deux vont de pair. Cette technique peut être appliquée à divers algorithmes de tri.
Nous pouvons voir que sur la base du nom / étiquette de la colonne, il y a une colonne «cours» au premier. Ensuite, «remise», «durée» et enfin la colonne «Fairs».
Conclusion
L'indice de tri Pandas est une méthode si utile et efficace. Comme il trie les données selon les besoins sur lesquels nous voulons travailler. Dans cet article, nous avons appris toutes les méthodes telles que le tri de l'index dans l'ordre ascendant et descendant, triant le dataframe par index et triage l'index par le nom de la colonne. Nous avons également appris tous les paramètres utilisés dans la fonction de l'index de tri Pandas DataFrame. Cette méthode change de jeu pour les personnes qui travaillent sur d'énormes quantités de données car elles trie les données selon vos besoins afin que nous puissions effectuer l'analyse et d'autres travaux que nous voulons faire.