pandas中按行或列的值对数据排序的实现

目录
  • 一、 按列的值对数据排序
    • 1.按某一列的值对数据排序
    • 2. 按多列的值对数据排序
    • 3. key 参数：设置排序时的数据变换函数
    • 4. 修改原数据
  • 二、 按行的值对数据排序
  • 参考

在处理表格型数据时，常会用到排序，比如，按某一行或列的值对表格排序，要怎么做呢？

这就要用到 pandas 中的 sort_values() 函数。

一、 按列的值对数据排序

先来看最常见的情况。

1.按某一列的值对数据排序

以下面的数据为例。

import pandas as pd

df_col = pd.DataFrame({'Name':['Paul','Richard', 'Betty',  'Philip','Anna'],
        'course1':[85,83,90,84,85],
        'course2':[90,82,79,71,86],
        'sport':['basketball', 'Volleyball', 'football', 'Basketball','baseball']},
         index=[1,2,3,4,5])
df_col
Name course1 course2 sport
1 Paul 85 90 basketball
2 Richard 83 82 Volleyball
3 Betty 90 79 football
4 Philip 84 71 Basketball
5 Anna 85 86 baseball

在 sort_values() 函数中设置 by='列名'，即可以按这一列值的顺序重新排列行。

df_sort=df_col.sort_values(by='course2')
df_sort
Name course1 course2 sport
4 Philip 84 71 Basketball
3 Betty 90 79 football
2 Richard 83 82 Volleyball
5 Anna 85 86 baseball
1 Paul 85 90 basketball

如以上结果所示，默认是升序排列。还可以做降序排列，在 sort_values() 函数中设置 ascending=False 即可。例如：

df_sort=df_col.sort_values(by='course2',ascending=False)
df_sort
Name course1 course2 sport
1 Paul 85 90 basketball
5 Anna 85 86 baseball
2 Richard 83 82 Volleyball
3 Betty 90 79 football
4 Philip 84 71 Basketball

2. 按多列的值对数据排序

您是否遇到过这种情况：要排序的某一列数据有相同的值，此时结果会怎么样呢？我们来看下面的例子。

df_sort=df_col.sort_values(by='course1')
df_sort
Name course1 course2 sport
2 Richard 83 82 Volleyball
4 Philip 84 71 Basketball
1 Paul 85 90 basketball
5 Anna 85 86 baseball
3 Betty 90 79 football

从结果看到，“course1” 有两个相同的值 85，此时会依据 index 的先后顺序排列。

那如果不想按 index 顺序，想要自己设定相同值的排序方式，应该怎么做呢？

可以设置第二列，对于第一列的相同值，参照第二列的值排序。例如：

df_sort=df_col.sort_values(by=['course1','course2'])
df_sort
Name course1 course2 sport
2 Richard 83 82 Volleyball
4 Philip 84 71 Basketball
5 Anna 85 86 baseball
1 Paul 85 90 basketball
3 Betty 90 79 football

可以看到，by 参数中的第二列 “course2” 只在第一列 “course1” 中有相同值时起作用，因此只有 “Anna” 和 “Paul” 所在的这两行数据位置互换，其它行位置不变。

3. key 参数：设置排序时的数据变换函数

在实际中还可能会遇到这种情况，数据中大小写都有，比如例子数据的 “sport” 列。按这一列对数据排序，结果如下：

df_sort=df_col.sort_values(by=['sport'])
df_sort
Name course1 course2 sport
4 Philip 84 71 Basketball
2 Richard 83 82 Volleyball
5 Anna 85 86 baseball
1 Paul 85 90 basketball
3 Betty 90 79 football

看结果发现，大写字母排在小写字母前面，因此 “Volleyball” 所在行排在 “baseball” 所在行前面，但这并不是我们想要的排序结果。那应该怎么做，才能按字母顺序排序呢？

可以设置 sort_values() 函数的 key 参数。

df_sort=df_col.sort_values(by=['sport'],key=lambda col:col.str.lower())
df_sort
Name course1 course2 sport
5 Anna 85 86 baseball
1 Paul 85 90 basketball
4 Philip 84 71 Basketball
3 Betty 90 79 football
2 Richard 83 82 Volleyball

此时的排序结果就是按字母顺序排列。

4. 修改原数据

前面介绍的操作中，每次都生成了一个新的数据 df_sort，并没有改变原数据。

df_col
Name course1 course2 sport
1 Paul 85 90 basketball
2 Richard 83 82 Volleyball
3 Betty 90 79 football
4 Philip 84 71 Basketball
5 Anna 85 86 baseball

但是，有时可能数据太大，而原数据后续不再使用。为了节省空间，想直接在原数据上改动。应该怎么办呢？

只要在 sort_values() 函数中设置 inplace=True。

df_col.sort_values(by='course2',inplace=True)
df_col
Name course1 course2 sport
4 Philip 84 71 Basketball
3 Betty 90 79 football
2 Richard 83 82 Volleyball
5 Anna 85 86 baseball
1 Paul 85 90 basketball

二、 按行的值对数据排序

需要注意的是，这种情况只适用于各列数据类型相同的情况，例如下面例子中的数据，每一列数据都是数值型。而前面例子的数据既有数值型，又有字符型，无法按行的值排序。

df_row = pd.DataFrame({
        'course1':[91,85,90,84,92],
        'course2':[72,81,76,71,79],
        'course3':[93,85,88,94,86]},
         index=['Paul','Richard', 'Betty',  'Philip','Anna'])
df_row
course1 course2 course3
Paul 91 72 93
Richard 85 81 85
Betty 90 76 88
Philip 84 71 94
Anna 92 79 86

按行的值排序时，设置 by 参数为某行的 index 名，并且 axis=1。

df_sort=df_row.sort_values(by='Anna',axis=1)
df_sort
course2 course3 course1
Paul 72 93 91
Richard 81 85 85
Betty 76 88 90
Philip 71 94 84
Anna 79 86 92

按行值排序在 sort_values() 函数中设置 ascending, key, inplace 等参数的方式都与前面介绍的按列值排序相同。这里仅以按多行的值对数据排序为例。

df_sort=df_row.sort_values(by=['Richard','Paul'],axis=1,ascending=False)
df_sort
course3 course1 course2
Paul 93 91 72
Richard 85 85 81
Betty 88 90 76
Philip 94 84 71
Anna 86 92 79

参考

1.https://www.geeksforgeeks.org/sort-rows-or-columns-in-pandas-dataframe-based-on-values/#courses

2.https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/pandas.DataFrame.sort_values.html

到此这篇关于pandas中按行或列的值对数据排序的实现的文章就介绍到这了,更多相关pandas 按行或列的值对数据排序内容请搜索我们以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持我们！

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