Isih Tersuai dalam Bingkai Data Panda
Dalam panda, isihan tersuai boleh dicapai untuk menyusun lajur berdasarkan kriteria tertentu, seperti mengumpulkan bulan dalam pesanan tertentu.
Satu kaedah untuk pengisihan tersuai ialah menggunakan kamus. Sebagai contoh, jika anda mempunyai kamus yang memetakan nama bulan kepada susunan isihan yang diingini, anda boleh mengisih lajur seperti berikut:
custom_dict = {'March': 0, 'April': 1, 'Dec': 3} s = df['m'].apply(lambda x: custom_dict[x]) df.sort_values(s)
Ini akan mengisih lajur 'm' berdasarkan susunan yang dinyatakan dalam ' custom_dict'. Bulan yang tidak disertakan dalam kamus akan diberikan nilai yang tiada (NaN) dan diletakkan di bahagian bawah lajur yang diisih.
Pendekatan yang lebih elegan yang diperkenalkan dalam Pandas 0.15 adalah menggunakan Siri Kategori. Dengan menentukan susunan isihan yang diingini sambil menukar lajur bulan kepada siri kategori, anda boleh mencapai hasil yang sama:
df['m'] = pd.Categorical(df['m'], ["March", "April", "Dec"]) df.sort_values("m")
Ringkasnya, pengisihan tersuai dalam panda memberikan fleksibiliti kepada kumpulan dan susunan lajur berdasarkan khusus kriteria, membolehkan organisasi data dan visualisasi yang berkesan.
Atas ialah kandungan terperinci Bagaimanakah Saya Boleh Melakukan Pengisihan Tersuai Lajur dalam Bingkai Data Pandas?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!