Pandas DataFrame sort_index() 함수
-
pandas.DataFrame.sort_index()메서드 -
예 :
sort_index()메서드를 사용하여 인덱스를 기반으로 Pandas 데이터 프레임 정렬 -
예 :
sort_index()메서드를 사용하여 Pandas DataFrame의 열 정렬
이 튜토리얼은pandas.DataFrame.sort_index()메소드를 사용하여 색인을 기반으로 Pandas DataFrame을 정렬하는 방법을 설명합니다.
위의 예에 표시된 DataFrame을 사용하여 인덱스 값을 기반으로 Pandas DataFrame을 정렬하는 방법을 설명합니다.
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)
출력:
Pet Name Age(Years)
4 Dog Rocky 3
2 Cat Luna 5
1 Rabbit Coco 5
3 Fish Finley 4
pandas.DataFrame.sort_index() 메서드
통사론
DataFrame.sort_index(axis=0,
level=None,
ascending=True,
inplace=False,
kind='quicksort',
na_position='last',
sort_remaining=True,
ignore_index=False
key=None)
매개 변수
axis |
row(axis = 0) 또는column(axis = 1)을 따라 정렬 |
level |
Int 또는 List. 지정된 인덱스 수준에서 값 정렬 |
ascending |
오름차순순서 (ascending = True) 또는내림차순순서 (ascending = False)로 정렬 |
inplace |
부울. True인 경우 호출자 DataFrame을 제자리에서 수정합니다. |
kind |
사용할 정렬 알고리즘입니다. 기본값 :quicksort |
na_position |
NaN값을 시작 (na_position = 'first') 또는 끝 (na_position = 'last')에 배치 |
sort_remaining |
부울. True인 경우 index = multilevel에 대해 지정된 수준으로 정렬 한 후 다른 수준도 순서대로 정렬합니다. |
ignore_index |
부울. True인 경우 결과 축의 레이블은 0,1, … n-1이됩니다. |
key |
부름. None이 아닌 경우 정렬하기 전에이key함수를 색인 값에 적용하십시오. |
반환
inplace가True이면 지정된 축을 따라 색인별로 정렬 된DataFrame을 반환합니다. 그렇지 않으면None.
기본적으로axis = 0이 있으며, 이는 DataFrame이row축을 따라 정렬되거나 인덱스 값으로 정렬됨을 나타냅니다. axis = 1을 설정하면 DataFrame의 열이 정렬됩니다. 기본적으로이 메서드는 DataFrame을 오름차순으로 정렬합니다. DataFrame을 내림차순으로 정렬하려면ascending = False를 설정합니다.
예 :sort_index()메서드를 사용하여 인덱스를 기반으로 Pandas 데이터 프레임 정렬
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)
출력:
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
인덱스 값을 기준으로pet_df DataFrame을 오름차순으로 정렬합니다. 인덱스 값을 기준으로 DataFrame을 정렬하려면index매개 변수를 지정해야합니다. 기본적으로axis의 값은0으로 DataFrame의 행을 정렬합니다. 즉, 인덱스 값을 기준으로 DataFrame을 정렬합니다.
인덱스 값을 기준으로 DataFrame을 내림차순으로 정렬하려면sort_index()메소드에서ascending = False를 설정합니다.
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)
출력:
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
인덱스 값을 기준으로pets_df DataFrame을 내림차순으로 정렬합니다.
예 :sort_index()메서드를 사용하여 Pandas DataFrame의 열 정렬
Pandas DataFrame의 열을 정렬하기 위해sort_index()메소드에서axis = 1을 설정합니다.
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)
출력:
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
pets_df DataFrame의 열을 정렬합니다. 열은 열 이름에 따라 오름차순으로 정렬됩니다.
Suraj Joshi is a backend software engineer at Matrice.ai.
LinkedIn