Python
Pandas Sorted: Руководство для начинающих по эффективной сортировке

Pandas Sorted: Руководство для начинающих по эффективной сортировке

MoeNagy Dev

Сортировка данных в Pandas

Важность сортировки в анализе данных

Сортировка является фундаментальной операцией в анализе данных, которая помогает организовывать данные в осмысленном порядке. Она облегчает исследование и понимание данных, а также подготавливает данные для дальнейшего анализа и визуализации. Сортируя данные, вы можете легче выявлять закономерности, тенденции и выбросы, что приводит к лучшим выводам и принятию решений.

Сортировка одноколоночных Series

Сортировка одноколоночной Series в Pandas - это простой процесс. Вы можете сортировать данные в порядке возрастания или убывания, а также обрабатывать пропущенные значения во время сортировки.

Сортировка в порядке возрастания

import pandas as pd
 
# Создание примерной Series
s = pd.Series([3, 1, 4, 2, None])
 
# Сортировка Series в порядке возрастания
sorted_s = s.sort_values()
print(sorted_s)

Вывод:

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

Сортировка в порядке убывания

# Сортировка Series в порядке убывания
sorted_s = s.sort_values(ascending=False)
print(sorted_s)

Вывод:

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

Обработка пропущенных значений во время сортировки

По умолчанию Pandas будет помещать пропущенные значения (NaN) в конец отсортированной Series, независимо от порядка сортировки. Вы можете контролировать расположение пропущенных значений, используя параметр na_position.

# Поместить пропущенные значения в начало отсортированной Series
sorted_s = s.sort_values(na_position='first')
print(sorted_s)

Вывод:

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

Сортировка многоколоночных DataFramesСортировка многоколоночного DataFrame подразумевает указание столбца(ов), по которым нужно выполнить сортировку, и контроль порядка сортировки для каждого столбца.

Сортировка по одному столбцу

# Создание примерного DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [3, 1, 4, 2], 'B': [1, 2, 3, 4]})
 
# Сортировка DataFrame по столбцу 'A'
sorted_df = df.sort_values(by='A')
print(sorted_df)

Вывод:

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

Сортировка по нескольким столбцам

# Сортировка DataFrame по столбцам 'A' и 'B'
sorted_df = df.sort_values(by=['A', 'B'])
print(sorted_df)

Вывод:

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

Контроль порядка сортировки для каждого столбца

# Сортировка DataFrame по 'A' в порядке возрастания и 'B' в порядке убывания
sorted_df = df.sort_values(by=['A', 'B'], ascending=[True, False])
print(sorted_df)

Вывод:

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

Сортировка с использованием пользовательских ключевых функций

Вы можете использовать пользовательские ключевые функции для управления поведением сортировки в Pandas. Это позволяет применять сложную логику сортировки в соответствии с вашими конкретными требованиями.

Использование лямбда-функций в качестве ключей

# Сортировка DataFrame по абсолютному значению столбца 'A'
sorted_df = df.sort_values(by='A', key=lambda x: x.abs())
print(sorted_df)

Вывод:

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

Применение сложной логики сортировки с помощью пользовательских функций

def custom_sort_key(x):
    # Сортировка по квадрату значения в столбце 'A'
    # и затем по значению в столбце 'B'
    return (x['A'] ** 2, x['B'])
 
sorted_df = df.sort_values(by=['A', 'B'], key=custom_sort_key)
print(sorted_df)

Вывод:

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

Сохранение исходного индекса во время сортировки

По умолчанию Pandas будет изменять индекс отсортированных данных. Если вы хотите сохранить исходный индекс, вы можете использовать параметр ignore_index или сбросить индекс после сортировки.

Сохранение исходного индекса

# Сортировка DataFrame по столбцу 'A' с сохранением исходного индекса.
```Вот перевод файла на русский язык с сохранением оригинального индекса:
 
Сортировка DataFrame с сохранением оригинального индекса
sorted_df = df.sort_values(by='A', ignore_index=False)
print(sorted_df)
 
Вывод:

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


### Сброс индекса после сортировки

```python
# Сортировка DataFrame и сброс индекса
sorted_df = df.sort_values(by='A').reset_index(drop=True)
print(sorted_df)

Вывод:

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

Сортировка частичных данных

Иногда вам может понадобиться отсортировать только подмножество строк или столбцов в DataFrame. Pandas предоставляет гибкость в обработке таких сценариев.

Сортировка подмножества строк или столбцов

# Создание примерного DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [3, 1, 4, 2], 'B': [1, 2, 3, 4], 'C': [10, 20, 30, 40]})
 
# Сортировка только строк, где значение в столбце 'A' больше 2
sorted_df = df[df['A'] > 2].sort_values(by='A')
print(sorted_df)

Вывод:

   A  B   C
0   3  1  10
2   4  3  30

Обработка пропущенных значений в частичных данных

# Создание DataFrame с пропущенными значениями
df = pd.DataFrame({'A': [3, 1, None, 2], 'B': [1, 2, 3, 4]})
 
# Сортировка только строк с ненулевыми значениями в столбце 'A'
sorted_df = df.loc[df['A'].notna()].sort_values(by='A')
print(sorted_df)

Вывод:

     A  B
1    1  2
3    2  4
0    3  1

Сортировка категориальных данных

Pandas предоставляет специальную обработку для сортировки категориальных данных, позволяя вам контролировать порядок категорий во время процесса сортировки.

Сортировка категорий на основе их порядка

import pandas as pd
 
# Создание категориальной Series
s = pd.Series([1, 2, 3, 1], dtype='category')
s = s.cat.reorder_categories([3, 1, 2])
 
# Сортировка категориальной Series
sorted_s = s.sort_values()
print(sorted_s)

Вывод:

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

Настройка порядка категорий для сортировки

# Создание DataFrame с категориальными столбцами
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 1], 'B': ['a', 'b', 'c', 'a']})
df['B'] = df['B'].astype('category')
```Вот перевод на русский язык:
 
```python
# Преобразование столбца 'B' в категориальный тип
df['B'] = df['B'].astype('category')
df['B'] = df['B'].cat.reorder_categories(['c', 'b', 'a'])
 
# Сортировка DataFrame по столбцу 'B'
sorted_df = df.sort_values(by='B')
print(sorted_df)

Вывод:

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

Сортировка данных даты и времени и временного интервала

Pandas обеспечивает эффективную обработку сортировки данных даты, времени и временного интервала. Это особенно полезно при работе с временными рядами.

Сортировка данных даты и времени

import pandas as pd
 
# Создание DataFrame с данными даты и времени
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 4], 'B': pd.to_datetime(['2023-04-01', '2023-03-15', '2023-04-15', '2023-03-01'])})
 
# Сортировка DataFrame по столбцу даты и времени 'B'
sorted_df = df.sort_values(by='B')
print(sorted_df)

Вывод:

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

Обработка сценариев сортировки, связанных со временем

# Создание DataFrame с данными временного интервала
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 4], 'B': pd.to_timedelta(['1 days', '2 hours', '3 minutes', '4 seconds'])})
 
# Сортировка DataFrame по столбцу временного интервала 'B'
sorted_df = df.sort_values(by='B')
print(sorted_df)

Вывод:

   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

Эффективная сортировка с большими наборами данных

При работе с большими наборами данных важно использовать оптимизированные алгоритмы сортировки Pandas и учитывать влияние на память и производительность.

Использование оптимизированных алгоритмов сортировки Pandas

# Сортировка большого DataFrame с использованием оптимизированного алгоритма сортировки 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')

Соображения по использованию памяти и производительности

При сортировке больших наборов данных вам может потребоваться учитывать следующее:

  • Использование памяти: Сортировка может быть ресурсоемкой по памяти, особенно для больших DataFrame. Отслеживайте использование памяти и рассмотрите возможность использования других методов сортировки, таких как внешняя сортировка.
  • Производительность: Большие наборы данных могут потребовать больше времени для сортировки. Рассмотрите возможность использования параллельной обработки или распределенных вычислений для ускорения процесса сортировки.Вот перевод файла на русский язык с сохранением комментариев к коду:

Используйте параметры chunksize или sort_in_place, чтобы оптимизировать потребление памяти.

  • Производительность: Алгоритмы сортировки Pandas, как правило, эффективны, но для очень больших наборов данных вам может потребоваться исследовать альтернативные методы сортировки или библиотеки, такие как Dask или Vaex, которые предназначены для обработки больших данных.

Комбинирование сортировки с другими операциями Pandas

Сортировка часто используется вместе с другими операциями Pandas, такими как группировка, фильтрация и агрегирование, для подготовки данных к дальнейшему анализу.

Сортировка перед группировкой, фильтрацией или агрегированием

# Создание примерного DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 1, 2], 'B': [10, 20, 30, 40, 50]})
 
# Сортировка DataFrame перед группировкой и агрегированием
sorted_df = df.sort_values(by='A')
grouped = sorted_df.groupby('A')['B'].mean()
print(grouped)

Вывод:

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

Интеграция сортировки в конвейеры преобразования данных

# Создание примерного DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [3, 1, 4, 2], 'B': [1, 2, 3, 4]})
 
# Комбинирование сортировки с другими операциями Pandas
transformed_df = (
    df
    .sort_values(by='A')
    .groupby('A')['B']
    .sum()
    .reset_index()
)
print(transformed_df)

Вывод:

   A   B
0  1   2
1  2   4

Переменные и типы данных

Строки

Строки в Python - это последовательность символов. Они могут быть определены с помощью одинарных кавычек ', двойных кавычек " или тройных кавычек ''' или """. Вот пример:

my_string = "Привет, мир!"
print(my_string)  # Вывод: Привет, мир!

Вы можете получить доступ к отдельным символам в строке с помощью индексации, а также можете разрезать строки, чтобы получить подмножество символов.

my_string = "Питон - это потрясающе!"
print(my_string[0])  # Вывод: П
print(my_string[7:13])  # Вывод: это пот

Числа

Python поддерживает три основных числовых типа данных: int (целые числа), float (числа с плавающей запятой) и complex (комплексные числа). Вот пример:

x = 42
y = 3.14
z = 2 + 3j
print(x)  # Вывод: 42
print(y)  # Вывод: 3.14
print(z)  # Вывод: (2+3j)
```Вот перевод на русский язык:
 
x = 42  # целое число
y = 3.14  # число с плавающей точкой
z = 2 + 3j  # комплексное число
 
print(x)  # Вывод: 42
print(y)  # Вывод: 3.14
print(z)  # Вывод: (2+3j)
 
### Логические значения
Логические значения (булевы) - это специальный тип данных в Python, который может принимать одно из двух значений: `True` или `False`. Они часто используются в условных операторах и логических операциях.
 
```python
is_sunny = True
is_raining = False
 
print(is_sunny)  # Вывод: True
print(is_raining)  # Вывод: False

Списки

Списки в Python - это упорядоченные коллекции элементов. Они могут содержать элементы разных типов данных, включая другие списки. Вот пример:

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

Вы также можете выполнять различные операции со списками, такие как срезы, добавление и удаление элементов.

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

Кортежи

Кортежи похожи на списки, но они неизменяемы, то есть их элементы нельзя изменять после создания. Кортежи определяются с помощью круглых скобок ().

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

Словари

Словари в Python - это неупорядоченные коллекции пар ключ-значение. Они определяются с помощью фигурных скобок {}, а каждая пара ключ-значение разделяется двоеточием :.

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

Операторы и выражения

Арифметические операторы

Python поддерживает следующие арифметические операторы: + (сложение), - (вычитание), * (умножение), / (деление), // (целочисленное деление), % (остаток от деления) и ** (возведение в степень).Вот перевод на русский язык:

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

Операторы сравнения

Python поддерживает следующие операторы сравнения: < (меньше), > (больше), <= (меньше или равно), >= (больше или равно), == (равно) и != (не равно).

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

Логические операторы

Python поддерживает следующие логические операторы: and, or и not.

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

Побитовые операторы

Python также поддерживает побитовые операторы, которые выполняют операции над отдельными битами чисел. К ним относятся & (и), | (или), ^ (исключающее или), ~ (не), << (сдвиг влево) и >> (сдвиг вправо).

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

Управление потоком

Условные операторы

Оператор if-elif-else используется для выполнения различных блоков кода на основе определенных условий.

x = 10
if x > 0:
    print("x is positive")
elif x < 0:
    print("x is negative")
else:
    print("x is zero")

Циклы

Python имеет два основных конструкта циклов: циклы for и циклы while.

# Цикл for
fruits = ["apple", "banana", "cherry"]
for fruit in fruits:
    print(fruit)
 
# Цикл while
count = 0
while count < 5:
    print(count)
    count += 1

Break и Continue

Эт.Вот перевод на русский язык:

break оператор используется для преждевременного завершения цикла, в то время как continue оператор используется для пропуска текущей итерации и перехода к следующей.

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

Функции

Функции в Python определяются с помощью ключевого слова def. Они могут принимать параметры и возвращать значения.

def greet(name):
    print(f"Привет, {name}!")
 
greet("Алиса")  # Вывод: Привет, Алиса!
 
def add_numbers(a, b):
    return a + b
 
result = add_numbers(5, 3)
print(result)  # Вывод: 8

Функции также могут иметь параметры со значениями по умолчанию и переменное количество аргументов.

def print_info(name, age=30):
    print(f"{name} is {age} years old.")
 
print_info("Иван")  # Вывод: Иван is 30 years old.
print_info("Мария", 25)  # Вывод: Мария is 25 years old.
 
def sum_numbers(*args):
    total = 0
    for num in args:
        total += num
    return total
 
print(sum_numbers(1, 2, 3))  # Вывод: 6
print(sum_numbers(4, 5, 6, 7, 8))  # Вывод: 30

Модули и пакеты

Стандартная библиотека Python предоставляет широкий спектр встроенных модулей, которые вы можете использовать в своих программах. Вы также можете создавать собственные модули и пакеты для организации своего кода.

import math
print(math.pi)  # Вывод: 3.141592653589793
 
from math import sqrt
print(sqrt(16))  # Вывод: 4.0
 
import my_module
my_module.my_function()

Заключение

В этом руководстве вы узнали об основных концепциях Python, включая переменные, типы данных, операторы, управление потоком, функции и модули. Обладая этими знаниями, вы можете начать создавать свои собственные приложения на Python и исследовать более продвинутые темы в будущем. Помните, что лучший способ улучшить свои навыки Python - это регулярно практиковаться и продолжать обучение.

MoeNagy Dev.