사전을 사용하여 DataFrame 정렬 사용자 정의
pandas DataFrames로 작업할 때 사용자 정의 기준에 따라 데이터를 정렬해야 하는 상황이 발생할 수 있습니다. . 일반적인 시나리오는 미리 정의된 순서에 따라 월을 나타내는 값으로 열을 정렬하는 것입니다.
이를 달성하기 위한 한 가지 접근 방식은 Pandas 0.15에 도입된 Categorical 계열을 활용하는 것입니다. 월 열을 범주형 계열로 변환하고 원하는 순서를 지정하면 정의된 배열에 따라 정렬이 작동하도록 할 수 있습니다.
예를 들어 월 이름이 포함된 'm'이라는 열이 있는 DataFrame을 생각해 보세요.
import pandas as pd df = pd.DataFrame([[1, 2, 'March'],[5, 6, 'Dec'],[3, 4, 'April']], columns=['a','b','m'])
맞춤 순서를 사용하여 'm' 열을 정렬하려면 원하는 달이 포함된 사전을 만드세요. 순서:
custom_dict = {'March':0, 'April':1, 'Dec':3}
다음으로 'm' 열을 범주형 계열로 변환하고 사용자 정의 순서를 지정합니다.
df['m'] = pd.Categorical(df['m'], ["March", "April", "Dec",], categories=["March", "April", "Dec"])
마지막으로 'm' 열을 기준으로 DataFrame을 정렬하면 이제 사전에 정의된 사용자 정의 순서를 따릅니다.
df.sort_values("m")
이 방법은 사용자 정의된 데이터를 기반으로 데이터를 정렬하는 명확하고 편리한 방법을 제공합니다. DataFrame 내의 기준.
위 내용은 사전에 정의된 사용자 정의 순서에 따라 Pandas DataFrame 열을 정렬하려면 어떻게 해야 합니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!