Comment puis-je trier un DataFrame Pandas par une colonne spécifique ?

Tri du DataFrame Pandas par une colonne

Le tri d'un DataFrame Pandas peut être crucial pour organiser et analyser les données. Cet article explore une méthode pour trier un DataFrame en fonction des valeurs d'une colonne spécifique, illustrée à travers un exemple.

Considérez le DataFrame suivant avec une colonne nommée "month_number" contenant des mois représentés par des nombres de 1 à 12 :

        0          1     month_number
0   354.7      April           4
1    55.4     August          8
2   176.5   December         12
3    95.5   February         2
4    85.6    January         1
5     152       July           7
6   238.7       June           6
7   104.8      March           3
8   283.5        May           5
9   278.8   November         11
10  249.6    October         10
11  212.7  September         9

Pour trier ce DataFrame par la colonne "month_number", nous pouvons utiliser la méthode sort_values. Voici comment :

sorted_df = df.sort_values('month_number')

Le sorted_df contient désormais les lignes triées par ordre croissant en fonction des valeurs de la colonne "month_number" :

        0          1     month_number
4    85.6    January         1
3    95.5   February         2
7   104.8      March           3
0   354.7      April           4
8   283.5        May           5
6   238.7       June           6
5   152.0       July           7
1    55.4     August          8
11  212.7  September         9
10  249.6    October         10
9   278.8   November         11
2   176.5   December         12

Nous pouvons également trier le DataFrame par plusieurs colonnes à l’aide d’une liste d’étiquettes de colonnes. Par exemple, pour trier par "numéro_mois" d'abord puis par "colonne 0", on peut utiliser :

sorted_df = df.sort_values(['month_number', '0'])

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!