Fonction Pandas DataFrame sort_index()
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pandas.DataFrame.sort_index()Méthode -
Exemple : Trier un DataFrame de Pandas en fonction de l’index en utilisant la méthode
sort_index() -
Exemple : Trier les colonnes d’une DataFrame de Pandas en utilisant la méthode
sort_index()
Ce tutoriel explique comment nous pouvons trier une Pandas DataFrame basée sur un index en utilisant la méthode pandas.DataFrame.sort_index().
Nous utiliserons la DataFrame affichée dans l’exemple ci-dessus pour expliquer comment nous pouvons trier une Pandas DataFrame basée sur les valeurs d’un index.
import pandas as pd
pets_df = pd.DataFrame(
{
"Pet": ["Dog", "Cat", "Rabbit", "Fish"],
"Name": ["Rocky", "Luna", "Coco", "Finley"],
"Age(Years)": [3, 5, 5, 4],
},
index=["4", "2", "1", "3"],
)
print(pets_df)
Production :
Pet Name Age(Years)
4 Dog Rocky 3
2 Cat Luna 5
1 Rabbit Coco 5
3 Fish Finley 4
pandas.DataFrame.sort_index() Méthode
Syntaxe
DataFrame.sort_index(axis=0,
level=None,
ascending=True,
inplace=False,
kind='quicksort',
na_position='last',
sort_remaining=True,
ignore_index=False
key=None)
Paramètres
axis |
trier le long de la ligne (axis=0) ou colonne (axis=1) |
level |
Int ou List. Trier sur les valeurs dans des niveaux d’index spécifiés |
ascending |
trier dans l’ordre ascendant (ascending=True) ou descendant (ascending=False) |
inplace |
Booléen. Si True, modifiez le DataFrame de l’appelant en place |
kind |
quel algorithme de tri utiliser. par défaut:quicksort. |
na_position |
Mettez la valeur NaN au début (na_position = 'first') ou à la fin (na_position = 'last') |
sort_remaining |
Booléen. Si True, triez aussi par d’autres niveaux (dans l’ordre) après le tri par niveau spécifié pour index=multilevel |
ignore_index |
Booléen. Si True, le label de l’axe résultant sera 0,1,…n-1. |
key |
Appelable. Si ce n’est pas le cas, appliquez cette fonction key aux valeurs de l’index avant de les trier. |
Retournez
Si inplace est True, renvoie la DataFrame triée par index le long de l’axe spécifié ; sinon, None.
Par défaut, nous avons axis=0, représentant le DataFrame sera trié le long de l’axe row ou trié par valeurs d’index. Si nous mettons axis=1, les colonnes de la DataFrame seront triées. Par défaut, la méthode triera le DataFrame en ordre croissant. Pour trier le DataFrame en ordre descendant, nous définissons ascending = False.
Exemple : Trier un DataFrame de Pandas en fonction de l’index en utilisant la méthode sort_index()
import pandas as pd
pets_df = pd.DataFrame(
{
"Pet": ["Dog", "Cat", "Rabbit", "Fish"],
"Name": ["Rocky", "Luna", "Coco", "Finley"],
"Age(Years)": [3, 5, 5, 4],
},
index=["4", "2", "1", "3"],
)
sorted_df = pets_df.sort_index()
print("Initial DataFrame:")
print(pets_df, "\n")
print("DataFrame Sorted by Index Values:")
print(sorted_df)
Production :
Initial DataFrame:
Pet Name Age(Years)
4 Dog Rocky 3
2 Cat Luna 5
1 Rabbit Coco 5
3 Fish Finley 4
DataFrame Sorted by Index Values:
Pet Name Age(Years)
1 Rabbit Coco 5
2 Cat Luna 5
3 Fish Finley 4
4 Dog Rocky 3
Il trie la DataFrame pet_df en ordre croissant sur la base des valeurs de l’index. Pour trier la DataFrame en fonction des valeurs de l’index, nous devons spécifier le paramètre index. Par défaut, la valeur de axis est 0, ce qui trie les lignes de la DataFrame, c’est-à-dire trie la DataFrame en fonction des valeurs de l’index.
Pour trier la DataFrame en fonction des valeurs de l’index dans l’ordre décroissant, nous définissons ascending=False dans la méthode sort_index().
import pandas as pd
pets_df = pd.DataFrame(
{
"Pet": ["Dog", "Cat", "Rabbit", "Fish"],
"Name": ["Rocky", "Luna", "Coco", "Finley"],
"Age(Years)": [3, 5, 5, 4],
},
index=["4", "2", "1", "3"],
)
sorted_df = pets_df.sort_index(ascending=False)
print("Initial DataFrame:")
print(pets_df, "\n")
print("DataFrame Sorted in Descending order based Index Values:")
print(sorted_df)
Production :
Initial DataFrame:
Pet Name Age(Years)
4 Dog Rocky 3
2 Cat Luna 5
1 Rabbit Coco 5
3 Fish Finley 4
DataFrame Sorted in Descending order based Index Values:
Pet Name Age(Years)
4 Dog Rocky 3
3 Fish Finley 4
2 Cat Luna 5
1 Rabbit Coco 5
Elle trie la DataFrame pets_df en ordre décroissant sur la base des valeurs de l’index.
Exemple : Trier les colonnes d’une DataFrame de Pandas en utilisant la méthode sort_index()
Pour trier les colonnes d’un Pandas DataFrame, nous avons mis axis=1 dans la méthode sort_index().
import pandas as pd
pets_df = pd.DataFrame(
{
"Pet": ["Dog", "Cat", "Rabbit", "Fish"],
"Name": ["Rocky", "Luna", "Coco", "Finley"],
"Age(Years)": [3, 5, 5, 4],
},
index=["4", "2", "1", "3"],
)
sorted_df = pets_df.sort_index(axis=1)
print("Initial DataFrame:")
print(pets_df, "\n")
print("DataFrame with sorted Columns:")
print(sorted_df)
Production :
Initial DataFrame:
Pet Name Age(Years)
4 Dog Rocky 3
2 Cat Luna 5
1 Rabbit Coco 5
3 Fish Finley 4
DataFrame with sorted Columns:
Age(Years) Name Pet
4 3 Rocky Dog
2 5 Luna Cat
1 5 Coco Rabbit
3 4 Finley Fish
Elle trie les colonnes de la DataFrame pets_df. Les colonnes sont triées en ordre croissant par le nom des colonnes.
Suraj Joshi is a backend software engineer at Matrice.ai.
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