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Ordenar Facilmente um Dataframe Pandas: Um Guia para Iniciantes

Ordenar Facilmente um Dataframe Pandas: Um Guia para Iniciantes

MoeNagy Dev

O Básico da Ordenação

Entendendo a importância da ordenação na análise de dados

Ordenar dados é uma operação fundamental na análise de dados e muitas vezes é uma etapa crucial na preparação de dados para processamento adicional, visualização e tomada de decisão. A ordenação pode ajudá-lo a:

  • Organizar os dados de forma lógica e significativa
  • Identificar padrões e tendências com mais facilidade
  • Realizar buscas e pesquisas de dados de forma eficiente
  • Facilitar a análise de dados e a geração de relatórios
  • Melhorar a qualidade e a usabilidade geral dos seus dados

Apresentando o método sort_values() no Pandas

No Pandas, o método sort_values() é a principal forma de ordenar um DataFrame. Esse método permite que você ordene o DataFrame com base em uma ou mais colunas, em ordem crescente ou decrescente.

import pandas as pd
 
# Criar um DataFrame de exemplo
df = pd.DataFrame({'Nome': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David'],
                   'Idade': [25, 30, 35, 40],
                   'Pontuação': [85, 92, 78, 88]})
 
# Ordenar o DataFrame pela coluna 'Idade'
sorted_df = df.sort_values(by='Idade')
print(sorted_df)

Saída:

     Nome  Idade  Pontuação
0  Alice     25         85
1    Bob     30         92
2 Charlie     35         78
3  David     40         88

Ordenar por uma única coluna

Para ordenar um DataFrame por uma única coluna, basta passar o nome da coluna para o parâmetro by do método sort_values().

# Ordenar o DataFrame pela coluna 'Pontuação' em ordem crescente
sorted_df = df.sort_values(by='Pontuação')
print(sorted_df)

Saída:

       Nome  Idade  Pontuação
2  Charlie     35         78
0    Alice     25         85
3    David     40         88
1    Bob     30         92
```Aqui está a tradução em português do arquivo Markdown, com os comentários traduzidos, mas sem adicionar nenhum comentário adicional no início do arquivo:

Bob   30     92

Ordenando por múltiplas colunas

Você pode ordenar um DataFrame por múltiplas colunas, passando uma lista de nomes de colunas para o parâmetro by.

# Ordenar o DataFrame por 'Idade' em ordem crescente e 'Pontuação' em ordem decrescente
df_ordenado = df.sort_values(by=['Idade', 'Pontuação'], ascending=[True, False])
print(df_ordenado)

Saída:

     Nome  Idade  Pontuação
0  Alice     25         85
1    Bob     30         92
2 Charlie     35         78
3  David     40         88

Ordenando em Ordem Crescente e Decrescente

Ordenando em ordem crescente

Por padrão, o método sort_values() ordena o DataFrame em ordem crescente. Você pode definir explicitamente o parâmetro ascending como True para ordenar em ordem crescente.

# Ordenar o DataFrame por 'Idade' em ordem crescente
df_ordenado = df.sort_values(by='Idade', ascending=True)
print(df_ordenado)

Saída:

     Nome  Idade  Pontuação
0  Alice     25         85
1    Bob     30         92
2 Charlie     35         78
3  David     40         88

Ordenando em ordem decrescente

Para ordenar o DataFrame em ordem decrescente, defina o parâmetro ascending como False.

# Ordenar o DataFrame por 'Idade' em ordem decrescente
df_ordenado = df.sort_values(by='Idade', ascending=False)
print(df_ordenado)

Saída:

     Nome  Idade  Pontuação
3  David     40         88
2 Charlie     35         78
1    Bob     30         92
0  Alice     25         85

Lidando com valores ausentes durante a ordenação

O Pandas lida com valores ausentes (representados por NaN) durante a ordenação, colocando-os no início ou no final do DataFrame ordenado, dependendo do parâmetro na_position.

# Criar um DataFrame com valores ausentes
df_com_na = pd.DataFrame({'Nome': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David', 'Emily'],
                          'Idade': [25, 30, None, 40, 35],
                          'Pontuação': [85, 92, 78, None, 88]})
 
# Ordenar o DataFrame por 'Idade', colocando os valores NaN no início
df_ordenado = df_com_na.sort_values(by='Idade', na_position='first')
print(df_ordenado)

Saída: ``.Aqui está a tradução em português do arquivo Markdown, com os comentários traduzidos, mas sem adicionar nenhum comentário adicional no início do arquivo:

Nome Idade Pontuação 2 Charlie None 78 3 David 40.0 NaN 4 Emily 35.0 88 0 Alice 25.0 85 1 Bob 30.0 92

Ordenando com Ordem Personalizada

Ordenando com base em uma ordem predefinida

Você pode ordenar um DataFrame com base em uma ordem predefinida de valores em uma coluna. Isso é útil quando você deseja manter uma ordem específica, como ordenar por uma variável categórica.

# Criar um DataFrame com dados categóricos
df = pd.DataFrame({'Categoria': ['A', 'B', 'C', 'D', 'E']})
 
# Definir uma ordem personalizada para a coluna 'Categoria'
ordem_personalizada = ['C', 'A', 'E', 'B', 'D']
 
# Ordenar o DataFrame pela coluna 'Categoria' usando a ordem personalizada
df_ordenado = df.sort_values(by='Categoria', key=lambda x: pd.Categorical(x, categories=ordem_personalizada, ordered=True))
print(df_ordenado)

Saída:

  Categoria
2        C
0        A
4        E
1        B
3        D

Aproveitando o parâmetro key em sort_values()

O parâmetro key em sort_values() permite que você aplique uma função de ordenação personalizada à(s) coluna(s) pela(s) qual(is) você está ordenando. Isso pode ser útil quando você precisa realizar operações de ordenação complexas.

# Ordenar o DataFrame pelo comprimento da coluna 'Nome'
df_ordenado = df.sort_values(by='Nome', key=lambda x: x.str.len())
print(df_ordenado)

Saída:

     Nome  Idade  Pontuação
0  Alice     25        85
1    Bob     30        92
2 Charlie     35        78
3  David     40        88

Ordenando Dados Categóricos

Trabalhando com dados categóricos no Pandas

O Pandas fornece suporte para trabalhar com dados categóricos, o que pode ser útil ao ordenar dados. Dados categóricos são representados como um tipo de dados especial no Pandas, permitindo que você preserve a ordem e o significado das categorias.

# Criar um DataFrame com dados categóricos
df = pd.DataFrame({'Categoria': pd.Categorical(['Alto', 'Baixo', 'Médio', 'Alto', 'Baixo'], ordered=True)})
 
# Ordenar o DataFrame pela coluna 'Categoria'
df_ordenado = df.sort_values(by='Categoria')
print(df_ordenado)

Saída: ``.Categoria 1 Baixo 4 Baixo 2 Médio 0 Alto 3 Alto

Ordenação de colunas categóricas

Ao ordenar um DataFrame por uma coluna categórica, o Pandas manterá a ordem das categorias, mesmo que os valores subjacentes sejam strings.

# Criar um DataFrame com dados categóricos
df = pd.DataFrame({'Categoria': pd.Categorical(['Alto', 'Baixo', 'Médio'], ordered=True)})
 
# Ordenar o DataFrame pela coluna 'Categoria'
sorted_df = df.sort_values(by='Categoria')
print(sorted_df)

Saída:

    Categoria
1      Baixo
2    Médio
0     Alto

Preservando a ordem das categorias

Se você quiser manter uma ordem específica de categorias durante a ordenação, pode definir as categorias e sua ordem ao criar os dados categóricos.

# Definir as categorias e sua ordem
categorias = ['Baixo', 'Médio', 'Alto']
 
# Criar um DataFrame com dados categóricos e uma ordem predefinida
df = pd.DataFrame({'Categoria': pd.Categorical(['Alto', 'Baixo', 'Médio'], categories=categorias, ordered=True)})
 
# Ordenar o DataFrame pela coluna 'Categoria'
sorted_df = df.sort_values(by='Categoria')
print(sorted_df)

Saída:

    Categoria
1      Baixo
2    Médio
0     Alto

Ordenação de Colunas de Data e Hora

Manipulando dados de data e hora no Pandas

O Pandas fornece excelente suporte para trabalhar com dados de data e hora, incluindo a ordenação por colunas de data e hora.

# Criar um DataFrame com dados de data e hora
import datetime
 
df = pd.DataFrame({'Data': [datetime.datetime(2022, 1, 1),
                           datetime.datetime(2022, 3, 15),
                           datetime.datetime(2021, 12, 31),
                           datetime.datetime(2022, 2, 28)]})
 
# Ordenar o DataFrame pela coluna 'Data'
sorted_df = df.sort_values(by='Data')
print(sorted_df)

Saída:

           Data
2 2021-12-31 00:00:00
0 2022-01-01 00:00:00
3 2022-02-28 00:00:00
1 2022-03-15 00:00:00

Ordenação por colunas de data e hora

Você pode ordenar um DataFrame por uma ou mais colunas de data e hora.Aqui está a tradução em português do arquivo Markdown, com os comentários traduzidos, mas sem adicionar nenhum comentário adicional no início do arquivo:

# Crie um DataFrame com várias colunas de data e hora
df = pd.DataFrame({'Date': [datetime.datetime(2022, 1, 1),
                           datetime.datetime(2022, 3, 15),
                           datetime.datetime(2021, 12, 31),
                           datetime.datetime(2022, 2, 28)],
                   'Time': [datetime.time(10, 30),
                           datetime.time(15, 45),
                           datetime.time(9, 0),
                           datetime.time(12, 0)]})
 
# Ordene o DataFrame por 'Date' e 'Time'
sorted_df = df.sort_values(by=['Date', 'Time'])
print(sorted_df)

Saída:

           Date     Time
2 2021-12-31 00:00:00  09:00:00
0 2022-01-01 00:00:00  10:30:00
3 2022-02-28 00:00:00  12:00:00
1 2022-03-15 00:00:00  15:45:00

Ordenação por componentes de data e hora

Você também pode ordenar um DataFrame por componentes individuais de data e hora, como ano, mês, dia, hora, minuto e segundo.

# Ordene o DataFrame pelo ano da coluna 'Date'
sorted_df = df.sort_values(by=pd.to_datetime(df['Date']).dt.year)
print(sorted_df)

Saída:

           Date     Time
2 2021-12-31 00:00:00  09:00:00
0 2022-01-01 00:00:00  10:30:00
3 2022-02-28 00:00:00  12:00:00
1 2022-03-15 00:00:00  15:45:00

Técnicas Eficientes de Ordenação

Otimizando o desempenho da ordenação

Ordenar grandes DataFrames pode ser computacionalmente intensivo, portanto, é importante considerar o desempenho ao ordenar os dados. O Pandas fornece várias opções para otimizar o desempenho da ordenação.

# Ordene o DataFrame in-place para evitar criar um novo DataFrame
df.sort_values(by='Age', inplace=True)

Aproveitando o parâmetro inplace

O parâmetro inplace em sort_values() permite que você modifique o DataFrame original diretamente, em vez de criar um novo DataFrame. Isso pode ser mais eficiente em termos de memória, especialmente ao trabalhar com grandes conjuntos de dados.

# Ordene o DataFrame in-place para evitar criar um novo DataFrame
df..
```Aqui está a tradução em português do arquivo Markdown, com os comentários traduzidos, mas sem adicionar nenhum comentário adicional no início do arquivo. O código não foi traduzido.
 
sort_values(by='Age', inplace=True)

Utilizando o parâmetro ignore_index

O parâmetro ignore_index em sort_values() pode ser usado para descartar o índice original do DataFrame após a ordenação. Isso pode ser útil se você não precisar manter o índice original e quiser economizar memória.

# Ordenar o DataFrame e descartar o índice original
sorted_df = df.sort_values(by='Age', ignore_index=True)

Ordenação com Índices de Múltiplos Níveis

Trabalhando com índices de múltiplos níveis no Pandas

O Pandas suporta índices de múltiplos níveis (hierárquicos), o que pode ser útil ao ordenar dados. Índices de múltiplos níveis permitem que você organize os dados em uma estrutura mais complexa.

Tutorial de Python (Parte 2)

Funções

As funções são um conceito fundamental em Python. Elas permitem que você encapsule um conjunto de instruções e as reutilize em todo o seu código. Aqui está um exemplo de uma função simples que calcula a área de um retângulo:

def calculate_area(length, width):
    area = length * width
    return area
 
# Chamando a função
rectangle_area = calculate_area(5, 10)
print(rectangle_area)  # Saída: 50

Neste exemplo, a função calculate_area recebe dois parâmetros, length e width, e retorna a área calculada. Você pode então chamar essa função com diferentes valores para obter a área de diferentes retângulos.

As funções também podem ter valores de parâmetros padrão e um número variável de argumentos:

def greet(name, message="Olá"):
    print(f"{message}, {name}!")
 
greet("Alice")  # Saída: Olá, Alice!
greet("Bob", "Oi")  # Saída: Oi, Bob!
 
def sum_numbers(*args):
    total = 0
    for num in args:
        total += num
    return total
 
print(sum_numbers(1, 2, 3))  # Saída: 6
print(sum_numbers(4, 5, 6, 7, 8))  # Saída: 30

No primeiro exemplo, a função greet tem um valor padrão para o parâmetro message. No segundo exemplo, a função sum_numbers pode aceitar qualquer número de argumentos, que são então adicionados juntos.

Módulo.Aqui está a tradução em português do arquivo Markdown:

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.

Aqui está um exemplo de uso do módulo math:

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

Você também pode importar funções ou atributos específicos de um módulo:

from math import pi, sqrt
 
print(pi)  # Saída: 3.141592653589793
print(sqrt(16))  # Saída: 4.0

Para criar seu próprio módulo, você pode simplesmente salvar um arquivo Python com a extensão .py. Por exemplo, vamos criar um módulo chamado my_module.py:

def greet(name):
    print(f"Olá, {name}!")
 
def calculate_area(length, width):
    return length * width

Você pode então importar e usar as funções deste módulo em seu script principal:

import my_module
 
my_module.greet("Alice")  # Saída: Olá, Alice!
area = my_module.calculate_area(5, 10)
print(area)  # Saída: 50

Pacotes são uma maneira de organizar seus módulos em uma estrutura hierárquica. Para criar um pacote, você precisa criar um diretório com um arquivo __init__.py. Aqui está um exemplo:

my_package/
    __init__.py
    utils/
        __init__.py
        math_functions.py
        string_functions.py
    data/
        __init__.py
        database.py

Neste exemplo, my_package é o pacote, e ele contém dois subpacotes: utils e data. Cada subpacote tem um arquivo __init__.py, que pode ser usado para definir a funcionalidade em nível de pacote.

Você pode então importar e usar as funções dos submódulos da seguinte maneira:

from my_package.utils.math_functions import calculate_area
from my_package.data.database import connect_to_db
 
area = calculate_area(5, 10)
db_connection = connect_to_db()

Programação Orientada a Objetos (POO)

O Python suporta a programação orientada a objetos, o que permite que você crie classes e objetos personalizados. Aqui está um exemplo de uma simpl.Aqui está a tradução em português do arquivo Markdown:

Classe Dog:

class Dog:
    def __init__(self, name, breed):
        self.name = name
        self.breed = breed
 
    def bark(self):
        print("Au!")
 
# Criando objetos
my_dog = Dog("Buddy", "Labrador")
print(my_dog.name)  # Saída: Buddy
print(my_dog.breed)  # Saída: Labrador
my_dog.bark()  # Saída: Au!

Neste exemplo, a classe Dog tem um método __init__, que é um método especial usado para inicializar os atributos do objeto. O método bark é um método personalizado que pode ser chamado em um objeto Dog.

Você também pode criar relações de herança entre classes:

class CãoGuia(Dog):
    def __init__(self, name, breed, nivel_treinamento):
        super().__init__(name, breed)
        self.nivel_treinamento = nivel_treinamento
 
    def guiar(self):
        print("Estou guiando meu dono!")
 
cao_guia = CãoGuia("Buddy", "Labrador", "avançado")
cao_guia.bark()  # Saída: Au!
cao_guia.guiar()  # Saída: Estou guiando meu dono!

Neste exemplo, a classe CãoGuia herda da classe Dog e adiciona um atributo nivel_treinamento e um método guiar.

Exceções e Tratamento de Erros

O Python fornece um mecanismo robusto de tratamento de exceções para lidar com erros em tempo de execução. Aqui está um exemplo de como lidar com um ZeroDivisionError:

def dividir(a, b):
    try:
        resultado = a / b
        return resultado
    except ZeroDivisionError:
        print("Erro: Divisão por zero.")
        return None
 
print(dividir(10, 2))  # Saída: 5.0
print(dividir(10, 0))  # Saída: Erro: Divisão por zero.

Neste exemplo, a função dividir usa um bloco try-except para capturar o ZeroDivisionError e tratá-lo de forma adequada.

Você também pode criar suas próprias exceções personalizadas:

class ErroDeEntrada(Exception):
    pass
 
def calcular_area(comprimento, largura):
    if comprimento <= 0 or largura <= 0:
        raise ErroDeEntrada("Comprimento e largura devem ser números positivos.")
    return comprimento * largura
 
try:
    area = calcular_area(5, 10)
    pri.Aqui está a tradução em português do arquivo Markdown fornecido:
 
nt(area)  # Saída: 50
    area = calculate_area(-5, 10)
except InvalidInputError as e:
    print(e)  # Saída: O comprimento e a largura devem ser números positivos.

Neste exemplo, a função calculate_area levanta uma exceção personalizada InvalidInputError se os valores de entrada não forem válidos. O bloco try-except captura e trata essa exceção.

Conclusão

Neste tutorial, você aprendeu sobre vários conceitos importantes em Python, incluindo funções, módulos e pacotes, programação orientada a objetos e tratamento de exceções. Esses tópicos são essenciais para a construção de aplicativos Python mais complexos e robustos. Lembre-se de praticar e experimentar com os exemplos de código fornecidos para solidificar seu entendimento. Bom código!

MoeNagy Dev.