Comment puis-je effectuer un tri personnalisé des colonnes Pandas DataFrame à l'aide d'un dictionnaire ?

Tri personnalisé dans Pandas DataFrame

Le tri personnalisé dans Pandas vous permet de réorganiser les lignes d'un DataFrame en fonction d'un ordre ou d'un critère spécifié. Lorsqu'un DataFrame contient une colonne avec des valeurs qui doivent être triées selon un mappage personnalisé, tel que la conversion des noms de mois en indices numériques, vous pouvez tirer parti des techniques de tri personnalisées fournies par Pandas.

Solution pour la personnalisation Tri à l'aide d'un dictionnaire :

Pour réaliser un tri personnalisé à l'aide d'un dictionnaire, suivez ces étapes :

1. Créez un DataFrame Pandas avec la colonne souhaitée contenant les noms de mois.
2. Créez un dictionnaire qui mappe les noms de mois à leurs indices numériques correspondants, par ex. custom_dict = {'March':0, 'April':1, 'Dec':3}.
3. Appliquez la fonction apply() à la colonne, en utilisant une fonction lambda pour mapper chaque nom de mois à son index en utilisant le dictionnaire, par ex. df['m'].apply(lambda x: custom_dict[x]).
4. Triez le DataFrame par la série intermédiaire créée à l'étape 3, par ex. df.sort_values('intermediary_series').

Exemple :

import pandas as pd

# Custom dictionary mapping month names to indices
custom_dict = {'March':0, 'April':1, 'Dec':3}

# Create a DataFrame with a column containing month names
df = pd.DataFrame([[1, 2, 'March'],[5, 6, 'Dec'],[3, 4, 'April']], columns=['a','b','m'])

# Apply the custom sorting
df['intermediary_series'] = df['m'].apply(lambda x: custom_dict[x])
df.sort_values('intermediary_series')

Cette approche vous permet de trier le DataFrame en fonction de l'ordre souhaité spécifié dans le dictionnaire personnalisé.

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!