Python
Effortlessly Reorder Pandas Columns: A Beginner's Guide

Легкое переупорядочивание столбцов Pandas: руководство для начинающих

MoeNagy Dev

Важность переупорядочивания столбцов в Pandas

Переупорядочивание столбцов в Pandas DataFrames является важным навыком для аналитиков данных и исследователей. Это может улучшить анализ и визуализацию данных, повысить читаемость и организацию наборов данных, а также выровнять данные для конкретных случаев использования.

Перестраивая порядок столбцов, вы можете:

  • Улучшить анализ и визуализацию данных, объединяя связанные столбцы вместе, что облегчает понимание и интерпретацию данных.
  • Улучшить читаемость и организацию ваших наборов данных, упрощая навигацию и понимание структуры данных.
  • Выровнять данные для конкретных случаев использования, таких как подготовка данных для моделей машинного обучения или создание пользовательских отчетов.

Понимание порядка столбцов в Pandas DataFrames

В Pandas порядок столбцов в DataFrame определяется порядком, в котором столбцы были созданы или добавлены в DataFrame. При создании нового DataFrame столбцы, как правило, упорядочиваются в том же порядке, в котором они были предоставлены во время процесса создания.

Вы можете получить доступ к порядку столбцов DataFrame, используя атрибут columns:

import pandas as pd
 
# Создание примерного DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]})
 
# Отображение порядка столбцов
print(df.columns)
# Вывод: Index(['A', 'B', 'C'], dtype='object')

Переупорядочивание столбцов с помощью встроенных методов

Pandas предоставляет несколько встроенных методов для переупорядочивания столбцов в DataFrame.

df.reindex(columns=new_order)

Метод reindex() позволяет переупорядочить столбцы, указав новый порядок в параметре columns. Этот метод сохраняет исходные типы данных столбцов.

new_order = ['C', 'A', 'B']
df_reordered = df.reindex(columns=new_order)
print(df_reordered)
#    C  A  B
# 0  7  1  4
# 1  8  2  5
# 2  9  3  6

Если вы укажете столбец, которого нет в исходном DataFrame, `reindex()` добавит новый столбец со значениями `NaN`.

### `df[new_order]`

Вы также можете перестроить столбцы, выбрав их в нужном порядке с использованием названий столбцов в квадратных скобках.

```python
# Перестановка столбцов
new_order = ['C', 'A', 'B']
df_reordered = df[new_order]
print(df_reordered)
#    C  A  B
# 0  7  1  4
# 1  8  2  5
# 2  9  3  6

Этот метод более лаконичен, чем использование reindex(), но он не обрабатывает отсутствующие столбцы в новом порядке.

Расширенные методы перестановки

Перестановка на основе названий столбцов

Вы можете перестроить столбцы на основе их названий, либо в алфавитном порядке, либо в определенном порядке, заданном списком.

# Перестановка столбцов в алфавитном порядке
df_alphabetical = df[sorted(df.columns)]
print(df_alphabetical)
#    A  B  C
# 0  1  4  7
# 1  2  5  8
# 2  3  6  9
 
# Перестановка столбцов в определенном порядке
specific_order = ['B', 'C', 'A']
df_specific_order = df[specific_order]
print(df_specific_order)
#    B  C  A
# 0  4  7  1
# 1  5  8  2
# 2  6  9  3

Перестановка на основе типов данных столбцов

Вы можете группировать столбцы по их типам данных и перестраивать порядок типов данных.

# Перестановка столбцов по типам данных
df_by_dtype = df.reindex(sorted(df.columns, key=lambda x: (df[x].dtype, x)), axis=1)
print(df_by_dtype)
#    A  B  C
# 0  1  4  7
# 1  2  5  8
# 2  3  6  9

В этом примере столбцы сначала сортируются по их типам данных, а затем по их названиям (как вторичный критерий сортировки).

Перестановка на основе статистики столбцов

Вы можете перестроить столбцы на основе конкретных статистических показателей, таких как минимальное, максимальное или среднее значения столбцов.

# Перестановка столбцов по минимальному значению
df_by_min = df.reindex(df.min().sort_values().index, axis=1)
print(df_by_min)
#    A  B.
```Вот перевод на русский язык:
 
# 0  1  4  7
# 1  2  5  8
# 2  3  6  9

В этом примере столбцы переупорядочиваются на основе минимального значения каждого столбца, определяемого с помощью df.min().sort_values().index.

Условное переупорядочивание столбцов

Вы можете переупорядочивать столбцы на основе конкретных условий, таких как выбор столбцов, соответствующих определенному шаблону, или исключение столбцов, отвечающих определенным критериям.

# Переупорядочить столбцы, содержащие букву 'A'
df_with_A = df[df.columns[df.columns.str.contains('A')]]
print(df_with_A)
#    A
# 0  1
# 1  2
# 2  3
 
# Переупорядочить столбцы, исключая те, которые содержат букву 'A'
df_without_A = df[df.columns[~df.columns.str.contains('A')]]
print(df_without_A)
#    B  C
# 0  4  7
# 1  5  8
# 2  6  9

Вы можете сочетать условное переупорядочивание с встроенными методами переупорядочивания, такими как reindex() или выбор столбцов с помощью квадратных скобок.

Сохранение исходного порядка столбцов

Если вам нужно сбросить порядок столбцов к исходному состоянию, вы можете использовать метод reindex() с исходным порядком столбцов.

# Сбросить порядок столбцов к исходному состоянию
df_original_order = df.reindex(df.columns, axis=1)
print(df_original_order)
#    A  B  C
# 0  1  4  7
# 1  2  5  8
# 2  3  6  9

Это гарантирует, что порядок столбцов будет восстановлен к исходному состоянию, даже если он был изменен в ходе обработки данных.

Переупорядочивание столбцов в многоуровневых столбцах

Pandas также поддерживает многоуровневую структуру столбцов, где каждый столбец имеет иерархический заголовок. Вы можете применять описанные ранее техники переупорядочивания к отдельным уровням многоуровневой структуры столбцов.

# Создание DataFrame с многоуровневыми столбцами
df_multilevel = pd.DataFrame({
    ('level1', 'A'): [1, 2, 3],
    ('level1', 'B'): [4, 5, 6],
    ('level2', 'C'): [7, 8, 9]
})
 
# Переупорядочить столбцы по первому уровню
df_reordered_multilevel = df_multilevel[sorted(df_multilevel.columns.get_level_values(0))]
print(df_reordered_multilevel)
#    (level1, A)  (level1, B)  (level2.
```# 0           1           4            7
# 1           2           5            8
# 2           3           6            9
 

В этом примере столбцы переупорядочены на основе первого уровня многоуровневой структуры столбцов.

Условные операторы

Условные операторы в Python позволяют выполнять различные блоки кода в зависимости от определенных условий. Наиболее распространенные условные операторы - это if, elif и else.

age = 25
if age >= 18:
    print("Вы совершеннолетний.")
else:
    print("Вы несовершеннолетний.")

В этом примере, если переменная age больше или равна 18, будет выполнен код в блоке if. В противном случае будет выполнен код в блоке else.

Вы также можете использовать оператор elif для проверки нескольких условий:

score = 85
if score >= 90:
    print("Вы получили оценку A.")
elif score >= 80:
    print("Вы получили оценку B.")
elif score >= 70:
    print("Вы получили оценку C.")
else:
    print("Вы не сдали.")

Циклы

Циклы в Python позволяют многократно выполнять блок кода. Два наиболее распространенных типа циклов - это for и while.

Циклы for

Циклы for используются для итерации по последовательности (такой как список, кортеж или строка).

fruits = ["яблоко", "банан", "вишня"]
for fruit in fruits:
    print(fruit)

Это выведет:

яблоко
банан
вишня

Вы также можете использовать функцию range() для создания последовательности чисел для итерации:

for i in range(5):
    print(i)

Это выведет:

0
1
2
3
4

Циклы while

Циклы while используются для выполнения блока кода, пока определенное условие остается истинным.

count = 0
while count < 5:
    print(count)
    count += 1

Это выведет:

0
1
2
3
4

Функции

Функции в Python - это блоки повторно используемого кода, которые выполняют определенную задачу. Они могут принимать аргументы и возвращать значения.

def greet(name):
    print(f"Привет, {name}!")
 
greet("Алиса")
greet("Боб")
```Вот перевод на русский язык:
 
Это выведет:

Привет, Алиса! Привет, Боб!


Вы также можете определять функции с аргументами по умолчанию и переменным количеством аргументов:

```python
def calculate_area(length, width, height=None):
    # Если задана высота, вычисляем объем
    if height:
        return length * width * height
    # Иначе вычисляем площадь
    else:
        return length * width

print(calculate_area(5, 3))       # Вывод: 15
print(calculate_area(4, 2, 6))    # Вывод: 48

Модули и пакеты

Стандартная библиотека Python предоставляет широкий спектр встроенных модулей, и вы также можете создавать свои собственные модули и пакеты.

import math
print(math.pi)    # Вывод: 3.141592653589793

Вы также можете импортировать конкретные функции или атрибуты из модуля:

from math import sqrt
print(sqrt(16))   # Вывод: 4.0

Пакеты - это коллекции модулей, и они помогают организовать ваш код в иерархическую структуру.

my_package/
    __init__.py
    module1.py
    module2.py
    subpackage/
        __init__.py
        module3.py

Обработка исключений

Механизмы обработки исключений Python позволяют вам обрабатывать ошибки и неожиданные ситуации в вашем коде.

try:
    result = 10 / 0
except ZeroDivisionError:
    print("Ошибка: Деление на ноль.")

Вы также можете использовать блоки except для обработки нескольких типов исключений и включать необязательные блоки else и finally.

try:
    num = int(input("Введите число: "))
    print(10 / num)
except ValueError:
    print("Ошибка: Неверный ввод. Пожалуйста, введите число.")
except ZeroDivisionError:
    print("Ошибка: Деление на ноль.")
else:
    print("Операция прошла успешно.")
finally:
    print("Этот блок будет выполнен всегда.")

Ввод/вывод файлов

Python предоставляет встроенные функции для чтения и записи файлов.

# Запись в файл
with open("example.txt", "w") as file:
    file.write("Привет, мир!")
 
# Чтение из файла
with open("example.txt", "r") as file:
    content = file.read()
    print(content)  # Вывод: Привет, мир!

Оператор with.Вот перевод на русский язык:

Объектно-ориентированное программирование (ООП)

Python поддерживает объектно-ориентированное программирование, что позволяет создавать пользовательские классы и объекты.

class Car:
    # Инициализирует объект с заданными атрибутами
    def __init__(self, make, model, year):
        self.make = make
        self.model = model
        self.year = year
 
    # Метод, который запускает автомобиль
    def start(self):
        print(f"Автомобиль {self.year} {self.make} {self.model} запускается.")
 
my_car = Car("Toyota", "Camry", 2020)
my_car.start()  # Вывод: Автомобиль 2020 Toyota Camry запускается.

В этом примере мы определяем класс Car с методом __init__ для инициализации атрибутов объекта и методом start для выполнения действия.

Заключение

В этом руководстве мы рассмотрели широкий спектр концепций Python, включая условные операторы, циклы, функции, модули и пакеты, обработку исключений, ввод-вывод файлов и объектно-ориентированное программирование. Эти темы являются важными для создания надежных и эффективных приложений на Python. Не забывайте практиковаться и экспериментировать с предоставленными примерами кода, чтобы закрепить понимание этих концепций. Счастливого кодирования!

MoeNagy Dev.