사전을 사용하여 Pandas DataFrame 열의 사용자 정의 정렬을 어떻게 수행할 수 있습니까?

Pandas DataFrame의 사용자 정의 정렬

Pandas의 사용자 정의 정렬을 사용하면 지정된 순서 또는 기준에 따라 DataFrame의 행을 다시 정렬할 수 있습니다. DataFrame에 월 이름을 숫자 인덱스로 변환하는 등 사용자 정의 매핑에 따라 정렬해야 하는 값이 있는 열이 포함되어 있는 경우 Pandas에서 제공하는 사용자 정의 정렬 기술을 활용할 수 있습니다.

사용자 정의 솔루션 사전을 사용하여 정렬:

사전을 사용하여 사용자 정의 정렬을 수행하려면 다음을 따르십시오. 단계:

1. 월 이름이 포함된 원하는 열이 있는 Pandas DataFrame을 만듭니다.
2. 월 이름을 해당 숫자 인덱스에 매핑하는 사전을 만듭니다. custom_dict = {'March':0, 'April':1, 'Dec':3}.
3. 각 월 이름을 해당 인덱스에 매핑하는 람다 함수를 사용하여 Apply() 함수를 열에 적용합니다. 사전을 사용하여, 예를 들어 df['m'].apply(lambda x: custom_dict[x]).
4. 3단계에서 생성된 중간 계열을 기준으로 DataFrame을 정렬합니다. df.sort_values('intermediary_series').

예:

import pandas as pd

# Custom dictionary mapping month names to indices
custom_dict = {'March':0, 'April':1, 'Dec':3}

# Create a DataFrame with a column containing month names
df = pd.DataFrame([[1, 2, 'March'],[5, 6, 'Dec'],[3, 4, 'April']], columns=['a','b','m'])

# Apply the custom sorting
df['intermediary_series'] = df['m'].apply(lambda x: custom_dict[x])
df.sort_values('intermediary_series')

이 접근 방식을 사용하면 다음에 지정된 원하는 순서에 따라 DataFrame을 정렬할 수 있습니다. 맞춤 사전.

위 내용은 사전을 사용하여 Pandas DataFrame 열의 사용자 정의 정렬을 어떻게 수행할 수 있습니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!