Python
Effortlessly Sort Pandas Dataframe: A Beginner's Guide

Легко сортируйте Pandas Dataframe: руководство для начинающих

MoeNagy Dev

Основы сортировки

Понимание важности сортировки в анализе данных

Сортировка данных - это основная операция в анализе данных и часто является важным шагом в подготовке данных для дальнейшей обработки, визуализации и принятия решений. Сортировка может помочь вам:

  • Организовать данные логичным и осмысленным образом
  • Более легко выявлять закономерности и тенденции
  • Выполнять эффективный поиск и выборку данных
  • Облегчить анализ данных и составление отчетов
  • Повысить общее качество и удобство использования ваших данных

Знакомство с методом sort_values() в Pandas

В Pandas метод sort_values() является основным способом сортировки DataFrame. Этот метод позволяет вам сортировать DataFrame по одному или нескольким столбцам, в порядке возрастания или убывания.

import pandas as pd
 
# Создание примерного DataFrame
df = pd.DataFrame({'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David'],
                   'Age': [25, 30, 35, 40],
                   'Score': [85, 92, 78, 88]})
 
# Сортировка DataFrame по столбцу 'Age'
sorted_df = df.sort_values(by='Age')
print(sorted_df)

Вывод:

     Name  Age  Score
0  Alice   25     85
1    Bob   30     92
2 Charlie   35     78
3  David   40     88

Сортировка по одному столбцу

Чтобы отсортировать DataFrame по одному столбцу, просто передайте название столбца в параметр by метода sort_values().

# Сортировка DataFrame по столбцу 'Score' в порядке возрастания
sorted_df = df.sort_values(by='Score')
print(sorted_df)

Вывод:

       Name  Age  Score
2  Charlie   35     78
0    Alice   25     85
3    David   40     88
1    Bob    30     92
```Боб   30     92

Сортировка по нескольким столбцам

Вы можете отсортировать DataFrame по нескольким столбцам, передав список имен столбцов в параметр by.

# Отсортировать DataFrame по столбцу 'Age' в порядке возрастания и по столбцу 'Score' в порядке убывания
sorted_df = df.sort_values(by=['Age', 'Score'], ascending=[True, False])
print(sorted_df)

Вывод:

     Name  Age  Score
0  Алиса   25     85
1    Боб   30     92
2 Чарли   35     78
3  Давид   40     88

Сортировка в порядке возрастания и убывания

Сортировка в порядке возрастания

По умолчанию, метод sort_values() сортирует DataFrame в порядке возрастания. Вы можете явно установить параметр ascending в True, чтобы отсортировать в порядке возрастания.

# Отсортировать DataFrame по столбцу 'Age' в порядке возрастания
sorted_df = df.sort_values(by='Age', ascending=True)
print(sorted_df)

Вывод:

     Name  Age  Score
0  Алиса   25     85
1    Боб   30     92
2 Чарли   35     78
3  Давид   40     88

Сортировка в порядке убывания

Чтобы отсортировать DataFrame в порядке убывания, установите параметр ascending в False.

# Отсортировать DataFrame по столбцу 'Age' в порядке убывания
sorted_df = df.sort_values(by='Age', ascending=False)
print(sorted_df)

Вывод:

     Name  Age  Score
3  Давид   40     88
2 Чарли   35     78
1    Боб   30     92
0  Алиса   25     85

Обработка пропущенных значений при сортировке

Pandas обрабатывает пропущенные значения (представленные как NaN) во время сортировки, помещая их либо в начало, либо в конец отсортированного DataFrame, в зависимости от параметра na_position.

# Создать DataFrame с пропущенными значениями
df_with_na = pd.DataFrame({'Name': ['Алиса', 'Боб', 'Чарли', 'Давид', 'Эмили'],
                           'Age': [25, 30, None, 40, 35],
                           'Score': [85, 92, 78, None, 88]})
 
# Отсортировать DataFrame по столбцу 'Age', поместив NaN-значения в начало
sorted_df = df_with_na.sort_values(by='Age', na_position='first')
print(sorted_df)

Вывод: ``.Вот перевод на русский язык:

Имя Возраст Оценка 2 Чарли None 78 3 Дэвид 40.0 NaN 4 Эмили 35.0 88 0 Алиса 25.0 85 1 Боб 30.0 92

Сортировка с пользовательским порядком

Сортировка на основе предопределенного порядка

Вы можете сортировать DataFrame на основе предопределенного порядка значений в столбце. Это полезно, когда вы хотите сохранить определенный порядок, например, сортировать по категориальной переменной.

# Создание DataFrame с категориальными данными
df = pd.DataFrame({'Категория': ['A', 'B', 'C', 'D', 'E']})
 
# Определение пользовательского порядка для столбца 'Категория'
пользовательский_порядок = ['C', 'A', 'E', 'B', 'D']
 
# Сортировка DataFrame по столбцу 'Категория' с использованием пользовательского порядка
отсортированный_df = df.sort_values(by='Категория', key=lambda x: pd.Categorical(x, categories=пользовательский_порядок, ordered=True))
print(отсортированный_df)

Вывод:

  Категория
2        C
0        A
4        E
1        B
3        D

Использование параметра key в sort_values()

Параметр key в sort_values() позволяет применять пользовательскую функцию сортировки к столбцам, по которым вы сортируете. Это может быть полезно, когда вам нужно выполнять сложные операции сортировки.

# Сортировка DataFrame по длине столбца 'Имя'
отсортированный_df = df.sort_values(by='Имя', key=lambda x: x.str.len())
print(отсортированный_df)

Вывод:

     Имя  Возраст  Оценка
0  Алиса       25     85
1    Боб       30     92
2  Чарли       35     78
3  Дэвид       40     88

Сортировка категориальных данных

Работа с категориальными данными в Pandas

Pandas предоставляет поддержку для работы с категориальными данными, что может быть полезно при сортировке данных. Категориальные данные представлены специальным типом данных в Pandas, что позволяет сохранять порядок и значение категорий.

# Создание DataFrame с категориальными данными
df = pd.DataFrame({'Категория': pd.Categorical(['Высокий', 'Низкий', 'Средний', 'Высокий', 'Низкий'], ordered=True)})
 
# Сортировка DataFrame по столбцу 'Категория'
отсортированный_df = df.sort_values(by='Категория')
print(отсортированный_df)

Вывод: ``.Категория 1 Низкий 4 Низкий 2 Средний 0 Высокий 3 Высокий

Сортировка категориальных столбцов

При сортировке DataFrame по категориальному столбцу Pandas сохранит порядок категорий, даже если исходные значения являются строками.

# Создание DataFrame с категориальными данными
df = pd.DataFrame({'Категория': pd.Categorical(['Высокий', 'Низкий', 'Средний'], ordered=True)})
 
# Сортировка DataFrame по столбцу 'Категория'
sorted_df = df.sort_values(by='Категория')
print(sorted_df)

Вывод:

    Категория
1      Низкий
2    Средний
0     Высокий

Сохранение порядка категорий

Если вы хотите сохранить определенный порядок категорий во время сортировки, вы можете определить категории и их порядок при создании категориальных данных.

# Определение категорий и их порядка
categories = ['Низкий', 'Средний', 'Высокий']
 
# Создание DataFrame с категориальными данными и предопределенным порядком
df = pd.DataFrame({'Категория': pd.Categorical(['Высокий', 'Низкий', 'Средний'], categories=categories, ordered=True)})
 
# Сортировка DataFrame по столбцу 'Категория'
sorted_df = df.sort_values(by='Категория')
print(sorted_df)

Вывод:

    Категория
1      Низкий
2    Средний
0     Высокий

Сортировка столбцов с датами

Работа с данными даты и времени в Pandas

Pandas предоставляет отличную поддержку для работы с данными даты и времени, включая сортировку по столбцам даты и времени.

# Создание DataFrame с данными даты и времени
import datetime
 
df = pd.DataFrame({'Дата': [datetime.datetime(2022, 1, 1),
                           datetime.datetime(2022, 3, 15),
                           datetime.datetime(2021, 12, 31),
                           datetime.datetime(2022, 2, 28)]})
 
# Сортировка DataFrame по столбцу 'Дата'
sorted_df = df.sort_values(by='Дата')
print(sorted_df)

Вывод:

           Дата
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

Сортировка по столбцам даты и времени

Вы можете сортировать DataFrame по одному или нескольким столбцам даты и времени.Вот перевод на русский язык:

# Создание DataFrame с несколькими столбцами даты и времени
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)]})
 
# Сортировка DataFrame по 'Date' и 'Time'
sorted_df = df.sort_values(by=['Date', 'Time'])
print(sorted_df)

Вывод:

           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

Сортировка по компонентам даты и времени

Вы также можете сортировать DataFrame по отдельным компонентам даты и времени, таким как год, месяц, день, час, минута и секунда.

# Сортировка DataFrame по году столбца 'Date'
sorted_df = df.sort_values(by=pd.to_datetime(df['Date']).dt.year)
print(sorted_df)

Вывод:

           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

Эффективные методы сортировки

Оптимизация производительности сортировки

Сортировка больших DataFrame может быть вычислительно интенсивной, поэтому важно учитывать производительность при сортировке данных. Pandas предоставляет несколько вариантов для оптимизации производительности сортировки.

# Сортировка DataFrame на месте, чтобы избежать создания нового DataFrame
df.sort_values(by='Age', inplace=True)

Использование параметра inplace

Параметр inplace в sort_values() позволяет вносить изменения непосредственно в исходный DataFrame, вместо создания нового DataFrame. Это может быть более эффективным с точки зрения использования памяти, особенно при работе с большими наборами данных.

# Сортировка DataFrame на месте, чтобы избежать создания нового DataFrame
df..
```Вот перевод на русский язык:
 
sort_values(by='Age', inplace=True)

Использование параметра ignore_index

Параметр ignore_index в sort_values() может быть использован для отбрасывания исходного индекса DataFrame после сортировки. Это может быть полезно, если вам не нужно сохранять исходный индекс и вы хотите сэкономить память.

# Сортируем DataFrame и отбрасываем исходный индекс
sorted_df = df.sort_values(by='Age', ignore_index=True)

Сортировка с многоуровневыми индексами

Работа с многоуровневыми индексами в Pandas

Pandas поддерживает многоуровневые (иерархические) индексы, которые могут быть полезны при сортировке данных. Многоуровневые индексы позволяют вам организовывать данные в более сложную структуру.

Учебник Python (Часть 2)

Функции

Функции - это фундаментальное понятие в Python. Они позволяют вам инкапсулировать набор инструкций и использовать их повторно в вашем коде. Вот пример простой функции, которая вычисляет площадь прямоугольника:

def calculate_area(length, width):
    area = length * width
    return area
 
# Вызов функции
rectangle_area = calculate_area(5, 10)
print(rectangle_area)  # Вывод: 50

В этом примере функция calculate_area принимает два параметра, length и width, и возвращает вычисленную площадь. Вы можете затем вызывать эту функцию с разными значениями, чтобы получить площадь разных прямоугольников.

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

def greet(name, message="Привет"):
    print(f"{message}, {name}!")
 
greet("Алиса")  # Вывод: Привет, Алиса!
greet("Боб", "Здравствуй")  # Вывод: Здравствуй, Боб!
 
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

В первом примере функция greet имеет значение по умолчанию для параметра message. Во втором примере функция sum_numbers может принимать любое количество аргументов, которые затем суммируются.

МодулиМодули и пакеты на Python

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

Вот пример использования модуля math:

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

Вы также можете импортировать конкретные функции или атрибуты из модуля:

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

Чтобы создать свой собственный модуль, вы можете просто сохранить файл Python с расширением .py. Например, давайте создадим модуль под названием my_module.py:

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

Вы можете затем импортировать и использовать функции из этого модуля в своем основном скрипте:

import my_module
 
my_module.greet("Алиса")  # Вывод: Привет, Алиса!
area = my_module.calculate_area(5, 10)
print(area)  # Вывод: 50

Пакеты - это способ организации ваших модулей в иерархическую структуру. Чтобы создать пакет, вам нужно создать каталог с файлом __init__.py. Вот пример:

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

В этом примере my_package является пакетом, и он содержит два подпакета: utils и data. Каждый подпакет имеет файл __init__.py, который можно использовать для определения функциональности на уровне пакета.

Вы можете затем импортировать и использовать функции из подмодулей следующим образом:

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()

Объектно-ориентированное программирование (ООП)

Python поддерживает объектно-ориентированное программирование, которое позволяет вам создавать пользовательские классы и объекты. Вот пример простого класса.Вот перевод на русский язык:

Класс Dog:

class Dog:
    def __init__(self, name, breed):
        self.name = name
        self.breed = breed
 
    def bark(self):
        print("Гав!")
 
# Создание объектов
my_dog = Dog("Buddy", "Лабрадор")
print(my_dog.name)  # Вывод: Buddy
print(my_dog.breed)  # Вывод: Лабрадор
my_dog.bark()  # Вывод: Гав!

В этом примере класс Dog имеет метод __init__, который является специальным методом, используемым для инициализации атрибутов объекта. Метод bark является пользовательским методом, который можно вызывать на объекте Dog.

Вы также можете создавать отношения наследования между классами:

class GuideDog(Dog):
    def __init__(self, name, breed, training_level):
        super().__init__(name, breed)
        self.training_level = training_level
 
    def guide(self):
        print("Я провожу своего хозяина!")
 
guide_dog = GuideDog("Buddy", "Лабрадор", "продвинутый")
guide_dog.bark()  # Вывод: Гав!
guide_dog.guide()  # Вывод: Я провожу своего хозяина!

В этом примере класс GuideDog наследуется от класса Dog и добавляет атрибут training_level и метод guide.

Исключения и обработка ошибок

Python предоставляет надежный механизм обработки исключений для работы с ошибками во время выполнения. Вот пример обработки ошибки ZeroDivisionError:

def divide(a, b):
    try:
        result = a / b
        return result
    except ZeroDivisionError:
        print("Ошибка: Деление на ноль.")
        return None
 
print(divide(10, 2))  # Вывод: 5.0
print(divide(10, 0))  # Вывод: Ошибка: Деление на ноль.

В этом примере функция divide использует блок try-except для перехвата ошибки ZeroDivisionError и обработки ее надлежащим образом.

Вы также можете создавать свои собственные пользовательские исключения:

class InvalidInputError(Exception):
    pass
 
def calculate_area(length, width):
    if length <= 0 or width <= 0:
        raise InvalidInputError("Длина и ширина должны быть положительными числами.")
    return length * width
 
try:
    area = calculate_area(5, 10)
    print(area)
except InvalidInputError as e:
    print(e)
```Вот перевод на русский язык:
 
```python
try:
    area = calculate_area(-5, 10)  # Вывод: 50
except InvalidInputError as e:
    print(e)  # Вывод: Длина и ширина должны быть положительными числами.

В этом примере функция calculate_area генерирует пользовательское исключение InvalidInputError, если входные значения недействительны. Блок try-except перехватывает и обрабатывает это исключение.

Заключение

В этом руководстве вы узнали о различных важных концепциях в Python, включая функции, модули и пакеты, объектно-ориентированное программирование и обработку исключений. Эти темы важны для создания более сложных и надежных приложений на Python. Не забывайте практиковаться и экспериментировать с предоставленными примерами кода, чтобы закрепить свое понимание. Счастливого кодирования!

MoeNagy Dev.