Teroka kaedah pengisihan panda: daripada pengisihan asas kepada pengisihan berbilang lajur, contoh kod khusus diperlukan
Pengenalan:
Dalam proses analisis dan pemprosesan data, pengisihan ialah operasi yang sangat asas dan penting. Dalam perpustakaan analisis data Python, panda menyediakan pelbagai kaedah pengisihan untuk memenuhi keperluan pengisihan dalam senario yang berbeza. Artikel ini akan memperkenalkan kaedah pengisihan dalam panda, daripada pengisihan lajur tunggal asas kepada pengisihan berbilang lajur dan memberikan contoh kod khusus.
1. Kaedah pengisihan asas
Berikut ialah contoh kod:
import pandas as pd data = {'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David'], 'age': [25, 30, 20, 35], 'score': [80, 90, 85, 95]} df = pd.DataFrame(data) # 按照age列进行升序排序 df_sorted = df.sort_values('age') print(df_sorted)
Hasil keluaran:
name age score 2 Charlie 20 85 0 Alice 25 80 1 Bob 30 90 3 David 35 95
Berikut ialah contoh kod:
import pandas as pd data = {'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David'], 'age': [25, 30, 20, 35], 'score': [80, 90, 85, 95]} df = pd.DataFrame(data) # 按照行索引进行升序排序 df_sorted = df.sort_index() print(df_sorted)
Hasil keluaran:
name age score 0 Alice 25 80 1 Bob 30 90 2 Charlie 20 85 3 David 35 95
2. Kaedah pengisihan berbilang lajur
Kadangkala perlu mengisih berdasarkan berbilang lajur. Pandas menyediakan fungsi pengisihan berbilang lajur bagi kaedah sort_values(), yang boleh dilaksanakan dengan menghantar nama berbilang lajur pengisihan. Isih berbilang lajur akan diisih mengikut susunan lajur yang diluluskan, baris dengan lajur pertama yang sama akan diisih mengikut lajur kedua dan seterusnya.
Berikut ialah kod sampel:
import pandas as pd data = {'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David'], 'age': [25, 30, 20, 30], 'score': [80, 90, 85, 95]} df = pd.DataFrame(data) # 按照age和score列进行升序排序 df_sorted = df.sort_values(['age', 'score']) print(df_sorted)
Hasil keluaran:
name age score 2 Charlie 20 85 0 Alice 25 80 1 Bob 30 90 3 David 30 95
Seperti yang ditunjukkan di atas, isikan dahulu mengikut lajur umur, dan kemudian susun baris dengan lajur umur yang sama mengikut lajur skor.
Kesimpulan:
Artikel ini memperkenalkan kaedah pengisihan dalam panda, daripada pengisihan lajur tunggal kepada pengisihan berbilang lajur dan memberikan contoh kod khusus. Dalam proses analisis dan pemprosesan data sebenar, aplikasi fleksibel kaedah pengisihan ini boleh membantu kami memproses dan menganalisis sejumlah besar data dengan cepat dan meningkatkan kecekapan kerja. Saya harap artikel ini akan membantu anda memahami dan menggunakan kaedah pengisihan panda.
Atas ialah kandungan terperinci Pemahaman mendalam tentang pengisihan panda: petua daripada pengisihan lajur tunggal kepada pengisihan berbilang lajur. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!