INDICE DI UMCE PANDAS
Sintassi
df.sort_index ()La sintassi sopra esegue l'ordinamento del frame dati utilizzando l'indice. Il "DF" è l'abbreviazione del "Frame dati". È una funzione panda ordinare i dati.
Parametri
Nell'indice di ordinamento Panda, useremo alcuni parametri come "Asse", "Livello", "Ascendente", "Discendente" e "Ignora Index = True".
Di seguito sono riportati i metodi in cui viene eseguito l'indice di ordinamento dei panda:
- Panda Ordina per indice (ordine ascendente).
- I panda ordinano per ordine discendente.
- Panda reimpostare l'indice sul frame dati ordinato.
- PANDAS Ordina gli indici per nomi di colonne o per etichette.
Creazione del telaio dati per il metodo dell'indice di ordinamento Pandas
Innanzitutto, dobbiamo creare un telaio di dati per comprendere l'indice di ordinamento dei panda attraverso esempi. Dopo aver aperto lo strumento "Spyder" per l'implementazione del codice, inizia a scrivere il codice. Quindi, importa la libreria Pandas come "PD" e Numpy come "NP". Pandas è una piattaforma open source con l'accumulo di Python. Nel creare il frame dati, abbiamo i dati di dati "Lingue", in cui abbiamo i corsi "inglese", "NP. nan "," spagnolo "," cinese "e" giapponese ".
Abbiamo i dati sulle commissioni come "20000", "13000", "65500", "51000", "51000" e "96000". Abbiamo il periodo per il completamento del corso come "35 giorni", "50 giorni", "60 giorni", "25 giorni" e 63 giorni ". Quindi, abbiamo dati per lo sconto dei corsi come "1200", "2300", "4500", "2200" e "1500".
Ecco la schermata di output del frame dati che abbiamo creato. Il display mostra il frame dati che si riferisce all'indice.
Esempio 01: Panda Ordina per indice (ordine ascendente)
Abbiamo creato un telaio di dati sopra per eseguire tutti i modi di ordinamento di Pandas. Qui implementeremo l'indice di ordinamento Pandas in ordine crescente usando l'indice. Ci sono molte volte in cui creiamo un telaio di dati senza realizzare la disposizione degli indici. Ad un certo punto, dobbiamo risolverlo per eseguire qualche operazione su di essa e volerla in ordine crescente. I panda hanno una funzione "sort_index" che ordina tutti i dati in base all'indice. Qui, per impostazione predefinita, l'ordine ascendente verrà eseguito.
L'output mostra il telaio di dati verso il basso in ordine crescente utilizzando l'indice di ordinamento Pandas. Il valore "121" è primo quindi i valori "223", "323", "423" e "565" di conseguenza.
Esempio 02: PANDAS Ordina per ordine discendente
Come abbiamo visto nell'esempio # 02, come ordinare un telaio di dati da parte di Panda Insport in ordine crescente. Ora, ordineremo in ordine decrescente del "DF" usando il metodo di ordinamento dell'indice di Panda. Il frame dati ha i dati delle lingue che hanno corsi e altre necessità come tassa, durata e sconto offerti ai corsi. Qui, l'ordine decrescente viene eseguito passando il parametro "falso" alla stessa fascia. Questa specifica per impostare il nome booleano "vero" o "falso" svolge un ruolo significativo nel metodo. Questa funzione dell'indice di ordinamento Pandas eseguirà l'ordinamento dell'indice in ordine decrescente.
Il seguente output mostra il "DF" ordinato in ordine decrescente come possiamo vedere rispettivamente "565", "423", "323", "223" e "121".
Esempio 03: Pandas reimpostare l'indice sul frame dati ordinato
In questo esempio, impareremo come ripristinare l'indice di un "DF" già ordinato. Chiamiamolo, questo è solo un altro metodo per ordinare il frame dati con il valore, a seconda dell'indice, o può dire con l'aiuto dell'utilizzo di un indice. Per ripristinare l'indice del "DF" con questo metodo specifico, dobbiamo impostare il valore del parametro "Ignora" come "vero".
L'output mostra che l'indice predefinito sta iniziando a 0 e continua con l'ordinamento nell'ordine corretto. Ciò semplificherà l'esplorazione del telaio dati per svolgere qualsiasi compito in base alla domanda più semplice.
Esempio 04: INDICE DI USCE PANDAS per colonna (nomi o per etichette)
In questo esempio, selezioneremo gli indici per etichette o per colonne. Spesso, abbiamo bisogno del telaio dati organizzato dalle colonne e anche ordinato con i nomi in modo da poter eseguire gli altri metodi di valutazione sui dati che desideriamo. I panda ordinano l'indice per colonna e riorganizzano anche i dati. Il df.la funzione sort_index () ordina gli oggetti dell'etichetta con il suo "asse" dato. L '"asse" è un parametro che utilizziamo.
Lo scopo di utilizzare il parametro "Asse" è che stiamo ordinando l'indice per colonna. A volte, dobbiamo ordinare l'indice per riga. Quindi in questo tipo di situazioni, specifichiamo il parametro come asse. Questo metodo funziona applicando le etichette degli assi all'algoritmo di ordinamento invece di applicarlo ai dati effettivi nel frame dati. Ecco come viene eseguito il riarrangiamento dei dati e anche l'ordinamento dell'indice, entrambi vanno di pari passo. Questa tecnica può essere applicata a vari algoritmi di smistamento.
Possiamo vedere che sulla base del nome/etichetta della colonna, c'è una colonna "corsi" al primo. Quindi, "sconto", "durata" e infine la colonna "tassa".
Conclusione
Panda L'indice di ordinamento è un metodo così utile ed efficiente. Poiché ordina i dati in base alle necessità, vogliamo lavorare. In questo articolo, abbiamo imparato tutti i metodi come l'ordinamento dell'indice in ordine crescente e decrescente, ordinando il telaio di dati per indice e ordinando l'indice per nome della colonna. Abbiamo anche imparato tutti i parametri utilizzati nella funzione del Frame di dati dell'indice di ordinamento panda. Questo metodo è un tale punto di svolta per le persone che stanno lavorando su enormi quantità di dati in quanto ordina i dati secondo le tue esigenze in modo da poter eseguire l'analisi e altri lavori che vogliamo fare.