Python
Pandas Sorted: Um Guia para Iniciantes sobre Ordenação Eficiente

Pandas Sorted: Um Guia para Iniciantes sobre Ordenação Eficiente

MoeNagy Dev

Ordenando Dados no Pandas

Importância da Ordenação na Análise de Dados

A ordenação é uma operação fundamental na análise de dados que ajuda a organizar os dados de uma maneira significativa. Ela facilita a exploração e o entendimento dos dados, e prepara os dados para análises e visualizações adicionais. Ao ordenar os dados, você pode identificar padrões, tendências e outliers mais facilmente, levando a melhores insights e tomada de decisão.

Ordenando uma Série de Coluna Única

Ordenar uma Série de coluna única no Pandas é um processo simples. Você pode ordenar os dados em ordem crescente ou decrescente, e lidar com valores ausentes durante o processo de ordenação.

Ordenando em Ordem Crescente

import pandas as pd
 
# Criar uma Série de amostra
s = pd.Series([3, 1, 4, 2, None])
 
# Ordenar a Série em ordem crescente
sorted_s = s.sort_values()
print(sorted_s)

Saída:

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

Ordenando em Ordem Decrescente

# Ordenar a Série em ordem decrescente
sorted_s = s.sort_values(ascending=False)
print(sorted_s)

Saída:

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

Lidando com Valores Ausentes Durante a Ordenação

Por padrão, o Pandas colocará os valores ausentes (NaN) no final da Série ordenada, independentemente da ordem de ordenação. Você pode controlar o posicionamento dos valores ausentes usando o parâmetro na_position.

# Colocar valores ausentes no início da Série ordenada
sorted_s = s.sort_values(na_position='first')
print(sorted_s)

Saída:

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

Ordenando DataFrames com Múltiplas ColunasAqui está a tradução em português do arquivo markdown "ames":

Ordenar um DataFrame de várias colunas envolve especificar a(s) coluna(s) para ordenar e controlar a ordem de classificação para cada coluna.

Ordenando por uma Única Coluna

# Criar um DataFrame de amostra
df = pd.DataFrame({'A': [3, 1, 4, 2], 'B': [1, 2, 3, 4]})
 
# Ordenar o DataFrame pela coluna 'A'
sorted_df = df.sort_values(by='A')
print(sorted_df)

Saída:

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

Ordenando por Múltiplas Colunas

# Ordenar o DataFrame pelas colunas 'A' e 'B'
sorted_df = df.sort_values(by=['A', 'B'])
print(sorted_df)

Saída:

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

Controlando a Ordem de Classificação para Cada Coluna

# Ordenar o DataFrame por 'A' em ordem ascendente e 'B' em ordem descendente
sorted_df = df.sort_values(by=['A', 'B'], ascending=[True, False])
print(sorted_df)

Saída:

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

Ordenando com Funções de Chave Personalizadas

Você pode usar funções de chave personalizadas para controlar o comportamento de ordenação no Pandas. Isso permite que você aplique uma lógica de ordenação complexa com base em seus requisitos específicos.

Usando Funções Lambda como Chaves

# Ordenar o DataFrame pelo valor absoluto da coluna 'A'
sorted_df = df.sort_values(by='A', key=lambda x: x.abs())
print(sorted_df)

Saída:

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

Aplicando Lógica de Ordenação Complexa com Funções Personalizadas

def custom_sort_key(x):
    # Ordenar pelo quadrado do valor na coluna 'A'
    # e depois pelo valor na coluna 'B'
    return (x['A'] ** 2, x['B'])
 
sorted_df = df.sort_values(by=['A', 'B'], key=custom_sort_key)
print(sorted_df)

Saída:

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

Mantendo o Índice Original Durante a Ordenação

Por padrão, o Pandas modificará o índice dos dados ordenados. Se você quiser preservar o índice original, pode usar o parâmetro ignore_index ou redefinir o índice após a ordenação.

Preservando o Índice Original

# Ordenar o DataFrame preservando o índice original.

O DataFrame enquanto preserva o índice original sorted_df = df.sort_values(by='A', ignore_index=False) print(sorted_df)

Saída:

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

Redefinindo o Índice Após a Ordenação

# Ordenar o DataFrame e redefinir o índice
sorted_df = df.sort_values(by='A').reset_index(drop=True)
print(sorted_df)

Saída:

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

Ordenando Dados Parciais

Às vezes, você pode precisar ordenar apenas um subconjunto de linhas ou colunas em um DataFrame. O Pandas fornece flexibilidade para lidar com esses cenários.

Ordenando um Subconjunto de Linhas ou Colunas

# Criar um DataFrame de exemplo
df = pd.DataFrame({'A': [3, 1, 4, 2], 'B': [1, 2, 3, 4], 'C': [10, 20, 30, 40]})
 
# Ordenar apenas as linhas onde a coluna 'A' é maior que 2
sorted_df = df[df['A'] > 2].sort_values(by='A')
print(sorted_df)

Saída:

   A  B   C
0   3  1  10
2   4  3  30

Lidando com Valores Ausentes em Dados Parciais

# Criar um DataFrame com valores ausentes
df = pd.DataFrame({'A': [3, 1, None, 2], 'B': [1, 2, 3, 4]})
 
# Ordenar apenas as linhas com valores não ausentes na coluna 'A'
sorted_df = df.loc[df['A'].notna()].sort_values(by='A')
print(sorted_df)

Saída:

     A  B
1    1  2
3    2  4
0    3  1

Ordenando Dados Categóricos

O Pandas fornece um tratamento especial para a ordenação de dados categóricos, permitindo que você controle a ordem das categorias durante o processo de ordenação.

Ordenando Categorias com Base em sua Ordem

import pandas as pd
 
# Criar uma Série categórica
s = pd.Series([1, 2, 3, 1], dtype='category')
s = s.cat.reorder_categories([3, 1, 2])
 
# Ordenar a Série categórica
sorted_s = s.sort_values()
print(sorted_s)

Saída:

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

Personalizando a Ordem das Categorias para Ordenação

# Criar um DataFrame com colunas categóricas
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 1], 'B': ['a', 'b', 'c', 'a']})
df['B'] = df['B'].astype('category')
df['B'] = df['B'].cat.reorder_categories(['c', 'b', 'a'])
 
# Ordena o DataFrame pela coluna 'B'
sorted_df = df.sort_values(by='B')
print(sorted_df)

Saída:

   A  B
2  3  c
1  2  b
0  1  a
3  1  a

Ordenando Dados de Data e Timedelta

O Pandas fornece um tratamento eficiente para a ordenação de dados de data, hora e timedelta. Isso é particularmente útil quando se trabalha com dados de séries temporais.

Ordenando Dados Baseados em Data e Hora

import pandas as pd
 
# Cria um DataFrame com dados de data e hora
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 4], 'B': pd.to_datetime(['2023-04-01', '2023-03-15', '2023-04-15', '2023-03-01'])})
 
# Ordena o DataFrame pela coluna de data e hora 'B'
sorted_df = df.sort_values(by='B')
print(sorted_df)

Saída:

   A         B
3  4 2023-03-01
1  2 2023-03-15
0  1 2023-04-01
2  3 2023-04-15

Lidando com Cenários de Ordenação Relacionados a Tempo

# Cria um DataFrame com dados de timedelta
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 4], 'B': pd.to_timedelta(['1 days', '2 hours', '3 minutes', '4 seconds'])})
 
# Ordena o DataFrame pela coluna de timedelta 'B'
sorted_df = df.sort_values(by='B')
print(sorted_df)

Saída:

   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

Ordenação Eficiente com Grandes Conjuntos de Dados

Ao trabalhar com grandes conjuntos de dados, é importante aproveitar os algoritmos de ordenação otimizados do Pandas e considerar as implicações de memória e desempenho.

Aproveitando os Algoritmos de Ordenação Otimizados do Pandas

# Ordena um grande DataFrame usando o algoritmo de ordenação otimizado do 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')

Considerações sobre Memória e Desempenho

Ao ordenar grandes conjuntos de dados, você pode precisar considerar o seguinte:

  • Uso de memória: A ordenação pode ser intensiva em memória, especialmente para grandes DataFrames. Monitore o uso de memória e considere usar. chunksize ou sort_in_place para otimizar o consumo de memória.
  • Desempenho: Os algoritmos de ordenação do Pandas geralmente são eficientes, mas para conjuntos de dados extremamente grandes, você pode precisar explorar métodos ou bibliotecas de ordenação alternativas, como Dask ou Vaex, que são projetados para processamento de big data.

Combinando Ordenação com Outras Operações do Pandas

A ordenação é frequentemente usada em conjunto com outras operações do Pandas, como agrupamento, filtragem e agregação, para preparar os dados para análises adicionais.

Ordenando Antes do Agrupamento, Filtragem ou Agregação

# Crie um DataFrame de amostra
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 1, 2], 'B': [10, 20, 30, 40, 50]})
 
# Ordene o DataFrame antes de agrupar e agregar
sorted_df = df.sort_values(by='A')
grouped = sorted_df.groupby('A')['B'].mean()
print(grouped)

Saída:

A
1    25.0
2    35.0
3    30.0
Name: B, dtype: float64

Integrando a Ordenação em Pipelines de Transformação de Dados

# Crie um DataFrame de amostra
df = pd.DataFrame({'A': [3, 1, 4, 2], 'B': [1, 2, 3, 4]})
 
# Combine a ordenação com outras operações do Pandas
transformed_df = (
    df
    .sort_values(by='A')
    .groupby('A')['B']
    .sum()
    .reset_index()
)
print(transformed_df)

Saída:

   A   B
0  1   2
1  2   4

Variáveis e Tipos de Dados

Strings

Strings em Python são uma sequência de caracteres. Elas podem ser definidas usando aspas simples ', aspas duplas ", ou aspas triplas ''' ou """. Aqui está um exemplo:

my_string = "Olá, Mundo!"
print(my_string)  # Saída: Olá, Mundo!

Você pode acessar caracteres individuais em uma string usando indexação, e também pode fatiar strings para obter um subconjunto dos caracteres.

my_string = "Python é incrível!"
print(my_string[0])  # Saída: P
print(my_string[7:13])  # Saída: é incr

Números

Python suporta três principais tipos de dados numéricos: int (inteiros), float (números de ponto flutuante) e complex (números complexos). Aqui está um exemplo:

x = 42
y = 3.14
z = 2 + 3j
print(x)  # Saída: 42
print(y)  # Saída: 3.14
print(z)  # Saída: (2+3j)

x = 42 # número inteiro y = 3.14 # número de ponto flutuante z = 2 + 3j # número complexo

print(x) # Saída: 42 print(y) # Saída: 3.14 print(z) # Saída: (2+3j)

Booleanos

Booleanos são um tipo de dado especial em Python que pode ter um de dois valores: True ou False. Eles são frequentemente usados em declarações condicionais e operações lógicas.

is_sunny = True
is_raining = False
 
print(is_sunny)  # Saída: True
print(is_raining)  # Saída: False

Listas

Listas em Python são coleções ordenadas de itens. Elas podem conter elementos de diferentes tipos de dados, incluindo outras listas. Aqui está um exemplo:

my_list = [1, 2.5, "three", True]
print(my_list)  # Saída: [1, 2.5, 'three', True]
print(my_list[2])  # Saída: 'three'

Você também pode realizar várias operações em listas, como fatiar, adicionar e remover elementos.

fruits = ["apple", "banana", "cherry"]
fruits.append("orange")
print(fruits)  # Saída: ['apple', 'banana', 'cherry', 'orange']
del fruits[1]
print(fruits)  # Saída: ['apple', 'cherry', 'orange']

Tuplas

Tuplas são semelhantes a listas, mas são imutáveis, o que significa que seus elementos não podem ser alterados após a criação. Tuplas são definidas usando parênteses ().

my_tuple = (1, 2.5, "three")
print(my_tuple)  # Saída: (1, 2.5, 'three')
my_tuple[0] = 4  # TypeError: 'tuple' object does not support item assignment

Dicionários

Dicionários em Python são coleções não ordenadas de pares chave-valor. Eles são definidos usando chaves {} e cada par chave-valor é separado por dois-pontos :.

person = {
    "name": "John Doe",
    "age": 35,
    "city": "New York"
}
print(person)  # Saída: {'name': 'John Doe', 'age': 35, 'city': 'New York'}
print(person["age"])  # Saída: 35

Operadores e Expressões

Operadores Aritméticos

Python suporta os seguintes operadores aritméticos: + (adição), - (subtração), * (multiplicação), / (divisão), // (divisão inteira), % (módulo) e ** (exponenciação).

x = 10
y = 3
print(x + y)  # Saída: 13
print(x - y)  # Saída: 7
print(x * y)  # Saída: 30
print(x / y)  # Saída: 3.3333333333333335
print(x // y)  # Saída: 3
print(x % y)  # Saída: 1
print(x ** y)  # Saída: 1000

Operadores de Comparação

O Python suporta os seguintes operadores de comparação: < (menor que), > (maior que), <= (menor ou igual a), >= (maior ou igual a), == (igual a) e != (diferente de).

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

Operadores Lógicos

O Python suporta os seguintes operadores lógicos: and, or e not.

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

Operadores Bit a Bit

O Python também suporta operadores bit a bit, que realizam operações nos bits individuais dos números. Estes incluem & (e), | (ou), ^ (xor), ~ (não), << (deslocamento à esquerda) e >> (deslocamento à direita).

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

Fluxo de Controle

Declarações Condicionais

A declaração if-elif-else é usada para executar diferentes blocos de código com base em certas condições.

x = 10
if x > 0:
    print("x é positivo")
elif x < 0:
    print("x é negativo")
else:
    print("x é zero")

Loops

O Python tem dois principais construtos de loop: loops for e loops while.

# Loop for
frutas = ["maçã", "banana", "cereja"]
for fruta in frutas:
    print(fruta)
 
# Loop while
contagem = 0
while contagem < 5:
    print(contagem)
    contagem += 1

Break e Continue

A. O break é usado para terminar um loop prematuramente, enquanto o continue é usado para pular a iteração atual e ir para a próxima.

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

Funções

As funções em Python são definidas usando a palavra-chave def. Elas podem receber parâmetros e retornar valores.

def saudar(nome):
    print(f"Olá, {nome}!")
 
saudar("Alice")  # Saída: Olá, Alice!
 
def somar_numeros(a, b):
    return a + b
 
resultado = somar_numeros(5, 3)
print(resultado)  # Saída: 8

As funções também podem ter valores de parâmetros padrão e argumentos de tamanho variável.

def imprimir_info(nome, idade=30):
    print(f"{nome} tem {idade} anos.")
 
imprimir_info("João")  # Saída: João tem 30 anos.
imprimir_info("Jane", 25)  # Saída: Jane tem 25 anos.
 
def somar_numeros(*args):
    total = 0
    for num in args:
        total += num
    return total
 
print(somar_numeros(1, 2, 3))  # Saída: 6
print(somar_numeros(4, 5, 6, 7, 8))  # Saída: 30

Módulos e Pacotes

A biblioteca padrão do Python fornece uma ampla gama de módulos internos que você pode usar em seus programas. Você também pode criar seus próprios módulos e pacotes para organizar seu código.

import math
print(math.pi)  # Saída: 3.141592653589793
 
from math import sqrt
print(sqrt(16))  # Saída: 4.0
 
import meu_modulo
meu_modulo.minha_funcao()

Conclusão

Neste tutorial, você aprendeu sobre os conceitos fundamentais do Python, incluindo variáveis, tipos de dados, operadores, fluxo de controle, funções e módulos. Com esse conhecimento, você pode começar a criar suas próprias aplicações em Python e explorar tópicos mais avançados no futuro. Lembre-se de que a melhor maneira de melhorar suas habilidades em Python é praticar regularmente e continuar aprendendo.

MoeNagy Dev.