Pandas 정렬에 대한 심층적인 이해: 단일 열 정렬부터 다중 열 정렬까지의 팁

Pandas 정렬 방법 살펴보기: 기본 정렬부터 다중 열 정렬까지 특정 코드 예제가 필요합니다.

소개:
데이터 분석 및 처리 과정에서 정렬은 매우 기본적이고 중요한 작업입니다. Python의 데이터 분석 라이브러리에서 pandas는 다양한 시나리오의 정렬 요구 사항을 충족하는 다양한 정렬 방법을 제공합니다. 이 기사에서는 기본 단일 열 정렬부터 다중 열 정렬까지 pandas의 정렬 방법을 소개하고 구체적인 코드 예제를 제공합니다.

1. 기본 정렬 방법

1. 값 기준 정렬: 지정된 열의 값을 기준으로 DataFrame 또는 Series를 정렬하려면 sort_values() 메서드
   sort_values() 메서드를 사용하세요. 기본값은 오름차순입니다. 오름차순 매개변수를 False로 설정하면 내림차순으로 정렬됩니다.

샘플 코드는 다음과 같습니다.

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)

출력 결과:

name age score 2 Charlie 20 85 0 Alice 25 80 1 Bob 30 90 3 David 35 95

2. 색인별 정렬: 행이나 열의 인덱스를 기준으로 정렬하려면 sort_index() 메서드
   sort_index() 메서드를 사용하세요. 기본값은 행 인덱스를 기준으로 정렬하는 것입니다. 열 인덱스를 기준으로 정렬하려면 축 매개변수를 1로 설정할 수 있습니다.

다음은 샘플 코드입니다.

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)

출력 결과:

name age score 0 Alice 25 80 1 Bob 30 90 2 Charlie 20 85 3 David 35 95

2. 다중 열 정렬 방법
때로는 여러 열을 기준으로 정렬해야 하는 경우가 있습니다. Pandas는 여러 정렬 열의 이름을 전달하여 구현할 수 있는 sort_values() 메서드의 다중 열 정렬 기능을 제공합니다. 다중 열 정렬은 전달된 열 순서로 정렬되고, 첫 번째 열이 동일한 행은 두 번째 열을 기준으로 정렬됩니다.

다음은 샘플 코드입니다.

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)

출력 결과:

name age score 2 Charlie 20 85 0 Alice 25 80 1 Bob 30 90 3 David 30 95

위와 같이 먼저 연령 열을 기준으로 정렬한 다음 동일한 연령 열이 있는 행을 점수 열을 기준으로 정렬합니다.

결론:
이 글에서는 기본 단일 열 정렬부터 다중 열 정렬까지 pandas의 정렬 방법을 소개하고 구체적인 코드 예제를 제공합니다. 실제 데이터 분석 및 처리 과정에서 이러한 정렬 방법을 유연하게 적용하면 대량의 데이터를 신속하게 처리 및 분석하고 업무 효율성을 향상시킬 수 있습니다. 이 기사가 팬더 정렬 방법을 이해하고 사용하는 데 도움이 되기를 바랍니다.

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