Rumah > pembangunan bahagian belakang > Tutorial Python > Bagaimanakah Saya Boleh Melakukan Pengisihan Tersuai Lajur dalam Bingkai Data Pandas?

Bagaimanakah Saya Boleh Melakukan Pengisihan Tersuai Lajur dalam Bingkai Data Pandas?

Patricia Arquette
Lepaskan: 2024-12-01 20:13:12
asal
274 orang telah melayarinya

How Can I Perform Custom Sorting of Columns in a Pandas DataFrame?

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)
Salin selepas log masuk

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")
Salin selepas log masuk

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!

Kenyataan Laman Web ini
Kandungan artikel ini disumbangkan secara sukarela oleh netizen, dan hak cipta adalah milik pengarang asal. Laman web ini tidak memikul tanggungjawab undang-undang yang sepadan. Jika anda menemui sebarang kandungan yang disyaki plagiarisme atau pelanggaran, sila hubungi admin@php.cn
Artikel terbaru oleh pengarang
Tutorial Popular
Lagi>
Muat turun terkini
Lagi>
kesan web
Kod sumber laman web
Bahan laman web
Templat hujung hadapan