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Pandas Sorted: Guide du débutant pour un tri efficace

Pandas Sorted: Guide du débutant pour un tri efficace

MoeNagy Dev

Tri des données avec Pandas

Importance du tri dans l'analyse des données

Le tri est une opération fondamentale dans l'analyse des données qui permet d'organiser les données de manière significative. Il facilite l'exploration et la compréhension des données, et prépare les données pour une analyse et une visualisation ultérieures. En triant les données, vous pouvez identifier plus facilement des modèles, des tendances et des valeurs aberrantes, ce qui conduit à de meilleures informations et prises de décision.

Tri d'une série à une seule colonne

Le tri d'une série à une seule colonne dans Pandas est un processus simple. Vous pouvez trier les données par ordre croissant ou décroissant et gérer les valeurs manquantes lors du tri.

Tri par ordre croissant

import pandas as pd
 
# Créer une série d'exemple
s = pd.Series([3, 1, 4, 2, None])
 
# Trier la série par ordre croissant
sorted_s = s.sort_values()
print(sorted_s)

Output:

1    1.0
3    2.0
0    3.0
2    4.0
4    NaN
dtype: float64

Tri par ordre décroissant

# Trier la série par ordre décroissant
sorted_s = s.sort_values(ascending=False)
print(sorted_s)

Output:

2    4.0
0    3.0
3    2.0
1    1.0
4    NaN
dtype: float64

Gestion des valeurs manquantes lors du tri

Par défaut, Pandas place les valeurs manquantes (NaN) à la fin de la série triée, quelle que soit l'ordre de tri. Vous pouvez contrôler la position des valeurs manquantes en utilisant le paramètre na_position.

# Placer les valeurs manquantes au début de la série triée
sorted_s = s.sort_values(na_position='first')
print(sorted_s)

Output:

4    NaN
1    1.0
3    2.0
0    3.0
2    4.0
dtype: float64

Tri des DataFrame à plusieurs colonnes

Le tri d'un DataFrame à plusieurs colonnes consiste à spécifier la ou les colonnes sur lesquelles trier et à contrôler l'ordre de tri pour chaque colonne.

Tri selon une unique colonne

# Créer un DataFrame d'exemple
df = pd.DataFrame({'A': [3, 1, 4, 2], 'B': [1, 2, 3, 4]})
 
# Trier le DataFrame par la colonne 'A'
sorted_df = df.sort_values(by='A')
print(sorted_df)

Output:

   A  B
1   1  2
3   2  4
0   3  1
2   4  3

Tri selon plusieurs colonnes

# Trier le DataFrame selon les colonnes 'A' et 'B'
sorted_df = df.sort_values(by=['A', 'B'])
print(sorted_df)

Output:

   A  B
1   1  2
0   3  1
2   4  3
3   4  4

Contrôle de l'ordre de tri pour chaque colonne

# Trier le DataFrame selon 'A' par ordre croissant et 'B' par ordre décroissant
sorted_df = df.sort_values(by=['A', 'B'], ascending=[True, False])
print(sorted_df)

Output:

   A  B
1   1  2
0   3  1
3   4  4
2   4  3

Tri avec des fonctions de clé personnalisées

Vous pouvez utiliser des fonctions de clé personnalisées pour contrôler le comportement de tri dans Pandas. Cela vous permet d'appliquer une logique de tri complexe en fonction de vos besoins spécifiques.

Utilisation de fonctions lambda comme clés

# Trier le DataFrame selon la valeur absolue de la colonne 'A'
sorted_df = df.sort_values(by='A', key=lambda x: x.abs())
print(sorted_df)

Output:

   A  B
1   1  2
3   2  4
0   3  1
2   4  3

Application d'une logique de tri complexe avec des fonctions personnalisées

def custom_sort_key(x):
    # Trier selon le carré de la valeur de la colonne 'A'
    # puis selon la valeur de la colonne 'B'
    return (x['A'] ** 2, x['B'])
 
sorted_df = df.sort_values(by=['A', 'B'], key=custom_sort_key)
print(sorted_df)

Output:

   A  B
1   1  2
0   3  1
2   4  3
3   4  4

Conservation de l'index d'origine lors du tri

Par défaut, Pandas modifie l'index des données triées. Si vous souhaitez conserver l'index d'origine, vous pouvez utiliser le paramètre ignore_index ou réinitialiser l'index après le tri.

Conservation de l'index d'origine

# Trier le DataFrame tout en conservant l'index d'origine
sorted_df = df.sort_values(by='A', ignore_index=False)
print(sorted_df)

Output:

   A  B
0   1  2
1   3  1
2   4  3
3   2  4

Réinitialisation de l'index après le tri

# Trier le DataFrame et réinitialiser l'index
sorted_df = df.sort_values(by='A').reset_index(drop=True)
print(sorted_df)

Output:

   A  B
0   1  2
1   2  4
2   3  1
3   4  3

Tri d'une partie des données

Parfois, vous pouvez avoir besoin de trier uniquement un sous-ensemble de lignes ou de colonnes dans un DataFrame. Pandas offre une flexibilité pour gérer de tels scénarios.

Tri d'un sous-ensemble de lignes ou de colonnes

# Créer un DataFrame d'exemple
df = pd.DataFrame({'A': [3, 1, 4, 2], 'B': [1, 2, 3, 4], 'C': [10, 20, 30, 40]})
 
# Trier uniquement les lignes où la colonne 'A' est supérieure à 2
sorted_df = df[df['A'] > 2].sort_values(by='A')
print(sorted_df)

Output:

   A  B   C
0   3  1  10
2   4  3  30

Gestion des valeurs manquantes dans un sous-ensemble de données

# Créer un DataFrame avec des valeurs manquantes
df = pd.DataFrame({'A': [3, 1, None, 2], 'B': [1, 2, 3, 4]})
 
# Trier uniquement les lignes avec des valeurs non manquantes dans la colonne 'A'
sorted_df = df.loc[df['A'].notna()].sort_values(by='A')
print(sorted_df)

Output:

     A  B
1    1  2
3    2  4
0    3  1

Tri des données catégorielles

Pandas offre une prise en charge spéciale pour le tri des données catégorielles, vous permettant de contrôler l'ordre des catégories lors du tri.

Tri des catégories en fonction de leur ordre

import pandas as pd
 
# Créer une série catégorielle
s = pd.Series([1, 2, 3, 1], dtype='category')
s = s.cat.reorder_categories([3, 1, 2])
 
# Trier la série catégorielle
sorted_s = s.sort_values()
print(sorted_s)

Output:

0    1
3    1
1    2
2    3
dtype: category
Categories (3, int64): [3, 1, 2]

Personnalisation de l'ordre des catégories pour le tri

# Créer un DataFrame avec des colonnes catégorielles
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 1], 'B': ['a', 'b', 'c', 'a']})
Veuillez fournir la traduction française pour ce fichier de balisage. S'il y a des métadonnées, assurez-vous de traduire le paramètre de langue en fr correspondant. Pour le code, ne traduisez pas le code, traduisez uniquement les commentaires. Ne traduisez pas le contenu de la demande d'exemple. Voici le fichier : df['B'] = df['B'].astype('category')
df['B'] = df['B'].cat.reorder_categories(['c', 'b', 'a'])
 
# Trier le DataFrame par la colonne 'B'
sorted_df = df.sort_values(by='B')
print(sorted_df)
`` ”`
 
Sortie:
`` ”`
   A  B
2  3  c
1  2  b
0  1  a
3  1  a
`` ”`
 
## Tri des données datetime et timedelta
 
Pandas offre une gestion efficace du tri des données de date, d'heure et de durée. C'est particulièrement utile lors de la manipulation de données de séries temporelles.
 
### Trier des données basées sur la date et l'heure
 
`` ` python
import pandas as pd
 
# Créer un DataFrame avec des données de date-heure
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 4], 'B': pd.to_datetime(['2023-04-01', '2023-03-15', '2023-04-15', '2023-03-01'])})
 
# Trier le DataFrame par la colonne datetime 'B'
sorted_df = df.sort_values(by='B')
print(sorted_df)
`` ”`
 
Sortie:
`` ”`
   A         B
3  4 2023-03-01
1  2 2023-03-15
0  1 2023-04-01
2  3 2023-04-15
`` ”`
 
### Gestion des scénarios de tri liés à l'heure
 
`` ` python
# Créer un DataFrame avec des données de timedelta
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 4], 'B': pd.to_timedelta(['1 days', '2 hours', '3 minutes', '4 seconds'])})
 
# Trier le DataFrame par la colonne timedelta 'B'
sorted_df = df.sort_values(by='B')
print(sorted_df)
`` ”`
 
Sortie:
`` ”`
   A           B
3  4 0 days 00:00:04
1  2 0 days 00:02:00
2  3 0 days 00:03:00
0  1 1 days 00:00:00
`` ”`
 
## Tri efficace avec de gros ensembles de données
 
Lors de la manipulation de grands ensembles de données, il est important d'utiliser les algorithmes de tri optimisés de Pandas et de tenir compte des implications en termes de mémoire et de performance.
 
### Exploitation des algorithmes de tri optimisés de Pandas
 
`` ` python
# Trier un grand DataFrame en utilisant l'algorithme de tri optimisé de Pandas
large_df = pd.DataFrame({'A': np.random.randint(0, 1000000, size=1000000), 'B': np.random.randint(0, 1000000, size=1000000)})
sorted_df = large_df.sort_values(by='A')
`` ”`
 
### Considérations liées à la mémoire et à la performance
 
Lors du tri de grands ensembles de données, vous devez prendre en compte les éléments suivants :
- **Utilisation de la mémoire**: Le tri peut être intensif en mémoire, en particulier pour les grands DataFrames. Surveillez l'utilisation de la mémoire et envisagez d'utiliser les paramètres `chunksize` ou `sort_in_place` pour optimiser la consommation de mémoire.
- **Performance**: Les algorithmes de tri de Pandas sont généralement efficaces, mais pour des ensembles de données extrêmement volumineux, vous devrez peut-être explorer des méthodes ou des bibliothèques de tri alternatives, telles que Dask ou Vaex, qui sont conçues pour le traitement de données volumineuses.
 
## Combinaison du tri avec d'autres opérations Pandas
 
Le tri est souvent utilisé en conjonction avec d'autres opérations Pandas, telles que le regroupement, le filtrage et l'agrégation, pour préparer les données en vue d'une analyse ultérieure.
 
### Tri avant le regroupement, le filtrage ou l'agrégation
 
`` ` python
# Créer un DataFrame d'exemple
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 1, 2], 'B': [10, 20, 30, 40, 50]})
 
# Trier le DataFrame avant le regroupement et l'agrégation
sorted_df = df.sort_values(by='A')
grouped = sorted_df.groupby('A')['B'].mean()
print(grouped)
`` ”`
 
Sortie:
`` ”`
A
1    25.0
2    35.0
3    30.0
Name: B, dtype: float64
`` ”`
 
### Intégration du tri dans les pipelines de transformation de données
 
`` ` python
# Créer un DataFrame d'exemple
df = pd.DataFrame({'A': [3, 1, 4, 2], 'B': [1, 2, 3, 4]})
 
# Combiner le tri avec d'autres opérations Pandas
transformed_df = (
    df
    .sort_values(by='A')
    .groupby('A')['B']
    .sum()
    .reset_index()
)
print(transformed_df)
`` ”`
 
Sortie:
`` ”`
   A   B
0  1   2
1  2   4
2  3   1
3  4
 
## Variables et types de données
 
### Chaînes de caractères
Les chaînes de caractères en Python sont une séquence de caractères. Elles peuvent être définies à l'aide de guillemets simples `'`, de guillemets doubles `"` ou de guillemets triples `'''` ou `"""`. Voici un exemple :
 
`` ` python
my_string = "Bonjour, monde!"
print(my_string)  # Output: Bonjour, monde!
`` ”`
 
Vous pouvez accéder aux caractères individuels d'une chaîne en utilisant l'indexation, et vous pouvez également découper des chaînes pour obtenir un sous-ensemble des caractères.
 
`` ` python
my_string = "Python est génial!"
print(my_string[0])  # Output: P
print(my_string[7:13])  # Output: est gé
`` ”`
 
### Nombres
Python prend en charge trois principaux types de données numériques : `int` (entiers), `float` (nombres à virgule flottante) et `complex` (nombres complexes). Voici un exemple :
 
`` ` python
x = 42  # entier
y = 3.14  # float
z = 2 + 3j  # nombre complexe
 
print(x)  # Output: 42
print(y)  # Output: 3.14
print(z)  # Output: (2+3j)
`` ”`
 
### Booléens
Les booléens sont un type de données spécial en Python qui peuvent avoir l'une des deux valeurs : `True` ou `False`. Ils sont souvent utilisés dans les instructions conditionnelles et les opérations logiques.
 
`` ` python
is_sunny = True
is_raining = False
 
print(is_sunny)  # Output: True
print(is_raining)  # Output: False
`` ”`
 
### Listes
Les listes en Python sont des collections ordonnées d'éléments. Elles peuvent contenir des éléments de différents types de données, y compris d'autres listes. Voici un exemple :
 
`` ` python
my_list = [1, 2.5, "trois", True]
print(my_list)  # Output: [1, 2.5, 'trois', True]
print(my_list[2])  # Output: 'trois'
`` ”`
 
Vous pouvez également effectuer diverses opérations sur des listes, telles que la découpe, l'ajout et la suppression d'éléments.
 
`` ` python
fruits = ["pomme", "banane", "cerise"]
fruits.append("orange")
print(fruits)  # Output: ['pomme', 'banane', 'cerise', 'orange']
del fruits[1]
print(fruits)  # Output: ['pomme', 'cerise', 'orange']
`` ”`
 
### Tuples
Les tuples sont similaires aux listes, mais ils sont immuables, ce qui signifie que leurs éléments ne peuvent pas être modifiés après leur création. Les tuples sont définis à l'aide de parenthèses `()`.
 
`` ` python
my_tuple = (1, 2.5, "trois")
print(my_tuple)  # Output: (1, 2.5, 'trois')
my_tuple[0] = 4  # TypeError: 'tuple' object does not support item assignment
`` ”`
 
### Dictionnaires
Les dictionnaires en Python sont des collections non ordonnées de paires clé-valeur. Ils sont définis à l'aide des accolades `{}` et chaque paire clé-valeur est séparée par deux-points `:`.
 
`` ` python
personne = {
    "nom": "John Doe",
    "âge": 35,
    "ville": "New York"
}
print(personne)  # Output: {'nom': 'John Doe', 'âge': 35, 'ville': 'New York'}
print(personne["âge"])  # Output: 35
`` ”`
 
## Opérateurs et expressions
 
### Opérateurs arithmétiques
Python prend en charge les opérateurs arithmétiques suivants : `+` (addition), `-` (soustraction), `*` (multiplication), `/` (division), `//` (division entière), `%` (modulo) et `**` (exponentiation).
 
```python
x = 10
y = 3
print(x + y)  # Sortie : 13
print(x - y)  # Sortie : 7
print(x * y)  # Sortie : 30
print(x / y)  # Sortie : 3.3333333333333335
print(x // y)  # Sortie : 3
print(x % y)  # Sortie : 1
print(x ** y)  # Sortie : 1000

Opérateurs de comparaison

Python prend en charge les opérateurs de comparaison suivants : < (inférieur à), > (supérieur à), <= (inférieur ou égal à), >= (supérieur ou égal à), == (égal à) et != (différent de).

x = 10
y = 20
print(x < y)  # Sortie : True
print(x > y)  # Sortie : False
print(x <= 10)  # Sortie : True
print(x >= y)  # Sortie : False
print(x == 10)  # Sortie : True
print(x != y)  # Sortie : True

Opérateurs logiques

Python prend en charge les opérateurs logiques suivants : and, or et not.

x = 10
y = 20
print(x < 15 and y > 15)  # Sortie : True
print(x < 5 or y > 15)  # Sortie : True
print(not(x < 5))  # Sortie : True

Opérateurs binaires

Python prend également en charge les opérateurs binaires, qui effectuent des opérations sur les bits individuels des nombres. Il s'agit notamment de & (et), | (ou), ^ (xor), ~ (non), << (décalage gauche) et >> (décalage droit).

x = 0b1010  # 10 en binaire
y = 0b1100  # 12 en binaire
print(x & y)  # Sortie : 8 (0b1000)
print(x | y)  # Sortie : 14 (0b1110)
print(x ^ y)  # Sortie : 6 (0b0110)
print(~x)  # Sortie : -11 (0b11111111111111111111111111110101)
print(x << 1)  # Sortie : 20 (0b10100)
print(y >> 1)  # Sortie : 6 (0b110)

Flux de contrôle

Instructions conditionnelles

L'instruction if-elif-else est utilisée pour exécuter différents blocs de code en fonction de certaines conditions.

x = 10
if x > 0:
    print("x est positif")
elif x < 0:
    print("x est négatif")
else:
    print("x est zéro")

Boucles

Python dispose de deux principales structures de boucle : les boucles for et les boucles while.

# Boucle for
fruits = ["pomme", "banane", "cerise"]
for fruit in fruits:
    print(fruit)
 
# Boucle while
count = 0
while count < 5:
    print(count)
    count += 1

Break et Continue

L'instruction break est utilisée pour interrompre une boucle prématurément, tandis que l'instruction continue est utilisée pour passer à l'itération suivante.

# Exemple de break
for i in range(10):
    if i == 5:
        break
    print(i)
 
# Exemple de continue
for i in range(10):
    if i % 2 == 0:
        continue
    print(i)

Fonctions

Les fonctions en Python sont définies à l'aide du mot-clé def. Elles peuvent prendre des paramètres et renvoyer des valeurs.

def saluer(nom):
    print(f"Bonjour, {nom} !")
 
saluer("Alice")  # Sortie : Bonjour, Alice !
 
def additionner(a, b):
    return a + b
 
resultat = additionner(5, 3)
print(resultat)  # Sortie : 8

Les fonctions peuvent également avoir des valeurs de paramètres par défaut et des arguments de longueur variable.

def afficher_info(nom, age=30):
    print(f"{nom} a {age} ans.")
 
afficher_info("John")  # Sortie : John a 30 ans.
afficher_info("Jane", 25)  # Sortie : Jane a 25 ans.
 
def somme_nombres(*args):
    total = 0
    for num in args:
        total += num
    return total
 
print(somme_nombres(1, 2, 3))  # Sortie : 6
print(somme_nombres(4, 5, 6, 7, 8))  # Sortie : 30

Modules et packages

La bibliothèque standard de Python fournit une large gamme de modules intégrés que vous pouvez utiliser dans vos programmes. Vous pouvez également créer vos propres modules et packages pour organiser votre code.

import math
print(math.pi)  # Sortie : 3.141592653589793
 
from math import sqrt
print(sqrt(16))  # Sortie : 4.0
 
import mon_module
mon_module.ma_fonction()

Conclusion

Dans ce tutoriel, vous avez appris les concepts fondamentaux de Python, notamment les variables, les types de données, les opérateurs, le flux de contrôle, les fonctions et les modules. Grâce à ces connaissances, vous pouvez commencer à créer vos propres applications Python et explorer des sujets plus avancés à l'avenir. N'oubliez pas que la meilleure façon d'améliorer vos compétences en Python est de pratiquer régulièrement et de continuer à apprendre.

MoeNagy Dev