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掌握 Pandas 中的 sort_index: 初学者指南

掌握 Pandas 中的 sort_index: 初学者指南

MoeNagy Dev

Pandas 库和 DataFrame 操作

了解 Pandas 库及其核心数据结构

Pandas 是一个强大的开源 Python 库,用于数据操作和分析。它提供了两种主要的数据结构:Series 和 DataFrame。Series 是一个一维标记数组,而 DataFrame 是一个二维标记数据结构,类似于电子表格或 SQL 表。

以下是创建一个简单 DataFrame 的示例:

import pandas as pd
 
# 从字典创建 DataFrame
data = {'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'],
        'Age': [25, 30, 35],
        'City': ['New York', 'London', 'Paris']}
df = pd.DataFrame(data)
print(df)

输出:

      Name  Age      City
0   Alice   25  New York
1     Bob   30   London
2  Charlie   35    Paris

使用 DataFrames: 行、列和索引

Pandas DataFrames 提供了各种方式来访问和操作数据。您可以使用索引和切片来访问行、列和单个元素。

# 访问一列
print(df['Name'])
 
# 按标签(索引)访问一行
print(df.loc[0])
 
# 按整数位置访问一行
print(df.iloc[0])
 
# 添加一个新列
df['Country'] = ['USA', 'UK', 'France']
print(df)

输出:

0    Alice
1      Bob
2   Charlie
Name: Name, dtype: object
Name    Alice
Age        25
City   New York
Country    USA
Name: 0, dtype: object
Name    Alice
Age        25
City   New York
Country    USA
Name: 0, dtype: object
      Name  Age      City Country
0   Alice   25  New York     USA
1     Bob   30   London       UK
2  Cha.

介绍 Pandas 中的 sort_index

理解 sort_index 的目的

Pandas 中的 sort_index() 方法是一个强大的工具,用于根据索引值对 DataFrame 的行或列进行排序。当您需要根据特定顺序重新排列数据以进行分析、可视化或其他数据处理任务时,这可能特别有用。

根据索引值对行进行排序

# 创建一个带有自定义索引的 DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 4, 5]},
                  index=['e', 'b', 'd', 'a', 'c'])
print(df)

输出:

   A
e  1
b  2
d  3
a  4
c  5

要根据索引值对行进行排序,可以使用 sort_index() 方法:

# 根据索引对行进行排序
sorted_df = df.sort_index()
print(sorted_df)

输出:

   A
a  4
b  2
c  5
d  3
e  1

根据索引值对列进行排序

您也可以使用 sort_index() 根据列名(索引值)对 DataFrame 的列进行排序。

# 创建一个带有自定义列名的 DataFrame
df = pd.DataFrame([[1, 2, 3], [4, 5, 6]], columns=['b', 'a', 'c'])
print(df)

输出:

   b  a  c
0  1  2  3
1  4  5  6

要根据列名(索引值)对列进行排序,可以使用 sort_index(axis=1):

# 根据索引对列进行排序
sorted_df = df.sort_index(axis=1)
print(sorted_df)

输出:

   a  b  c
0  2  1  3
1  5  4  6

使用 sort_index 对 DataFrame 进行排序

根据单个索引对 DataFrame 进行排序

# 创建一个带有自定义索引的 DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 4, 5]},
                  index=['e', 'b', 'd', 'a', 'c'])
print(df)

输出:

   A
e  1
b  2
d  3
a  4
c  5

要根据单个索引对 DataFrame 进行排序,只需调用 sort_index():

# 根据索引对 DataFrame 进行排序
sorted_df = df.sort_index()
print(sorted_df)

输出:

   A
a  4
b  2
c  5
d  3
e  1

根据多个索引对 DataFrame 进行排序

Pandas 也支持根据多个索引对 DataFrame 进行排序。 通过多个索引进行排序。当您有分层或多级索引时,这可能很有用。

# 创建一个具有多级索引的 DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 4, 5, 6]},
                  index=[['b', 'b', 'a', 'a', 'b', 'a'],
                         [1, 2, 1, 2, 3, 3]])
print(df)

输出:

     A
b 1  1
  2  2
  3  6
a 1  3
  2  4
  3  5

要通过多个索引对 DataFrame 进行排序,请将索引级别列表传递给 sort_index():

# 通过多个索引对 DataFrame 进行排序
sorted_df = df.sort_index(level=[0, 1])
print(sorted_df)

输出:

     A
a 1  3
  2  4
  3  5
b 1  1
  2  2
  3  6

在排序过程中处理缺失值

在对 DataFrame 进行排序时,Pandas 会根据 na_position 参数将缺失值 (NaN) 放在排序数据的开头或结尾。

# 创建一个包含缺失值的 DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 4, None, 6]},
                  index=['e', 'b', 'd', 'a', 'c', 'f'])
print(df)

输出:

     A
e  1.0
b  2.0
d  3.0
a  4.0
c  NaN
f  6.0

要控制排序过程中缺失值的位置,请使用 na_position 参数:

# 对 DataFrame 进行排序,将 NaN 值放在开头
sorted_df = df.sort_index(na_position='first')
print(sorted_df)

输出:

     A
c  NaN
e  1.0
b  2.0
d  3.0
a  4.0
f  6.0

使用 sort_index 的高级排序技术

升序与降序排序

默认情况下,sort_index() 按升序对索引进行排序。要按降序排序,请使用 ascending 参数:

# 按降序对 DataFrame 进行排序
sorted_df = df.sort_index(ascending=False)
print(sorted_df)

输出:

     A
f  6.0
d  3.0
b  2.0
e  1.0
c  NaN

使用自定义排序顺序进行排序

您还可以使用 sort_index()key 参数提供自定义的排序顺序。当您需要按特定顺序对索引进行排序时,这可能很有用。

# 创建一个带有自定义索引的 DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 4, 5]},
                  index=['e', 'b', 'd', 'a', 'c'])
 
# 定义自定义排序顺序
custom_order = ['a', 'b', 'c', 'd', 'e']
 
# 使用自定义顺序对 DataFrame 进行排序
sorted_df = df.sort_index(key=lambda x: pd.Categorical(x, categories=custom_order, ordered=True))
print(sorted_df)

输出:

   A
a  4
b  2
c  5
d  3
e  1

对层次索引应用 sort_index

当使用具有层次索引或多级索引的 DataFrame 时,您可以使用 sort_index() 根据索引级别对数据进行排序。

# 创建一个具有多级索引的 DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 4, 5, 6]},
                  index=[['b', 'b', 'a', 'a', 'b', 'a'],
                         [1, 2, 1, 2, 3, 3]])
print(df)

输出:

     A
b 1  1
  2  2
  3  6
a 1  3
  2  4
  3  5

要根据索引级别对 DataFrame 进行排序,请将级别列表传递给 sort_index():

# 根据多个索引级别对 DataFrame 进行排序
sorted_df = df.sort_index(level=[0, 1])
print(sorted_df)

输出:

     A
a 1  3
  2  4
  3  5
b 1  1
  2  2
  3  6

使用 sort_index 优化性能

理解 sort_index 的时间复杂度

sort_index() 方法的时间复杂度取决于 Pandas 使用的排序算法。通常,时间复杂度为 O(n log n),其中 n 是要排序的行或列的数量。这使得 sort_index() 是一个高效的操作,即使对于大型数据集也是如此。

提高排序性能的技巧

虽然 sort_index() 已经很高效了,但您还可以使用一些技巧来进一步优化排序操作的性能:

  1. 避免不必要的排序: 只在实际需要重新排列数据时使用 sort_index()。如果数据已经处于所需的顺序,请跳过排序步骤。
  2. 利用就地排序: 使用 inplace=True 参数来修改原始的 DataFrame,而不是创建一个新的 DataFrame。
  3. 利用并行化: 如果您正在处理大型数据集,可以考虑使用 Dask 或 Vaex 等库,它们可以利用并行处理来加快排序操作。

处理大型数据集的注意事项

在处理非常大的数据集时,您可能会遇到内存限制或性能瓶颈。在这种情况下,请考虑以下策略:

  1. 使用内存外处理: 如果数据集太大而无法装入内存,请考虑使用 Dask 或 Vaex 等内存外处理工具,它们可以处理超出可用 RAM 的数据。
  2. 对数据进行分区: 将数据集拆分为较小的块,对每个块进行排序,然后合并排序后的块。
  3. 利用外部排序算法: 对于极大的数据集,您可能需要使用外部排序算法,这些算法可以在磁盘上高效地排序数据,而不是在内存中。

将 sort_index 与其他 Pandas 函数结合使用

将 sort_index 与分组和聚合集成

sort_index() 可以与其他 Pandas 函数(如 groupby()agg())结合使用,以执行更复杂的数据操作。

# 创建一个示例 DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 4, 5, 6],
                   'B': ['a', 'b', 'a', 'b', 'a', 'b']},
                  index=['e', 'b', 'd', 'a', 'c', 'f'])
 
# 按 'B' 列对 DataFrame 进行分组,并按索引对组进行排序
sorted_groups = df.groupby('B').apply(lambda x: x.sort_index())
print(sorted_groups)

输出:

     A  B
a c  5  a
   d  3  a
   e  1  a
b a  4  b
   b  2  b
   f  6  b

中级 Python 概念

面向对象编程 (OOP)

在 Python 中,一切都是对象,理解面向对象编程 (OOP) 对于编写更有组织和模块化的代码至关重要。OOP 允许您创建自定义类,并具有自己的. 面向对象编程 (OOP) 允许您创建具有自己属性和方法的类,可用于建模现实世界的实体或抽象概念。

下面是一个简单的 Dog 类的示例:

class Dog:
    # 初始化方法,用于设置对象的属性
    def __init__(self, name, breed):
        self.name = name
        self.breed = breed
 
    # 定义一个方法,用于让狗狗叫
    def bark(self):
        print(f"{self.name} says: Woof!")
 
# 创建 Dog 类的实例
my_dog = Dog("Buddy", "Labrador")
your_dog = Dog("Daisy", "Poodle")
 
# 访问属性和调用方法
print(my_dog.name)  # 输出: Buddy
my_dog.bark()  # 输出: Buddy says: Woof!

在这个示例中, Dog 类有两个属性 (namebreed) 和一个方法 (bark()). __init__() 方法是一个特殊的方法,用于在创建对象时初始化对象的属性。我们创建了两个 Dog 类的实例,并演示了如何访问它们的属性和调用它们的方法。

OOP 还支持继承,子类可以继承父类的属性和方法。这允许代码重用和创建专门的类。下面是一个示例:

class GuideDog(Dog):
    # 初始化方法,设置 GuideDog 类的属性
    def __init__(self, name, breed, training_level):
        # 调用父类的初始化方法,设置 name 和 breed 属性
        super().__init__(name, breed)
        self.training_level = training_level
 
    # 定义一个新方法,用于指导主人
    def guide_owner(self):
        print(f"{self.name} is guiding its owner.")
 
# 创建 GuideDog 类的实例
guide_dog = GuideDog("Buddy", "Labrador", "advanced")
guide_dog.bark()  # 输出: Buddy says: Woof!
guide_dog.guide_owner()  # 输出: Buddy is guiding its owner.

在这个示例中, GuideDog 类继承自 Dog 类,并添加了一个新的属性 (training_level) 和一个新的方法 (guide_owner()). super().__init__() 调用允许 GuideDog 类访问和初始化父类 Dog 的属性。

模块和包

Python 的模块化设计允许您将代码组织成可重用的组件,称为模块。模块是包含函数、类和变量定义的 Python 文件。通过导入模块,您可以在代码中使用它们提供的功能。您可以访问和使用它们包含的代码在您自己的程序中。

以下是创建名为 math_utils.py 的模块的示例:

def add(a, b):
    # 将两个数字相加
    return a + b
 
def subtract(a, b):
    # 从第一个数字中减去第二个数字
    return a - b
 
def multiply(a, b):
    # 将两个数字相乘
    return a * b
 
def divide(a, b):
    # 将第一个数字除以第二个数字
    return a / b

您可以在另一个 Python 文件中导入和使用这个模块中的函数:

from math_utils import add, subtract, multiply, divide
 
result = add(5, 3)  # result = 8
result = subtract(10, 4)  # result = 6
result = multiply(2, 6)  # result = 12
result = divide(15, 3)  # result = 5.0

包是相关模块的集合,组织在层次结构中。这允许更好的代码组织和命名空间。以下是包结构的示例:

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

在这个例子中,my_package 是包,它包含两个模块 (module1.pymodule2.py) 和一个子包 (subpackage)。__init__.py 文件用于定义包的结构和内容。

您可以像这样导入和使用包内的模块和子包:

from my_package import module1, module2
from my_package.subpackage import module3
 
result = module1.function1()
result = module2.function2()
result = module3.function3()

包和模块允许您组织代码,促进可重用性,并管理命名空间冲突。

异常处理

异常处理是编写健壮和可靠的 Python 代码的关键方面。异常是程序执行过程中发生的事件,会中断程序指令的正常流程。Python 提供了内置的异常处理机制,允许您捕获和处理这些异常。

以下是如何处理 ZeroDivisionError 异常的示例:

try:
    result = 10 / 0
except ZeroDivisionError:
    print("错误: 除数不能为零")
try:
    result = 10 / 0
except ZeroDivisionError:
    print("错误: 除数为零。")

在这个例子中,try 块尝试执行一个会引发 ZeroDivisionError 异常的除法操作。except 块捕获了这个异常,并处理它,打印了一条错误消息。

你也可以在单个 except 块中处理多个异常:

try:
    result = int("abc")
except (ValueError, TypeError):
    print("错误: 输入无效。")

在这个例子中,try 块尝试将一个非数字字符串转换为整数,这会引发 ValueError 异常。except 块捕获了 ValueErrorTypeError 异常,并使用一条统一的错误消息进行处理。

异常处理还支持 elsefinally 子句:

try:
    result = 10 / 2
except ZeroDivisionError:
    print("错误: 除数为零。")
else:
    print(f"结果: {result}")
finally:
    print("清理代码在这里执行。")

在这个例子中,如果 try 块中没有引发异常,else 子句会被执行;finally 子句无论是否引发异常都会被执行。这对于执行清理任务(如关闭文件句柄或数据库连接)很有用。

异常处理是编写可靠和用户友好的应用程序的重要技术,可以优雅地处理意外情况。

文件 I/O

Python 提供了内置的函数和方法,用于读取和写入文件。最常见的方法是使用 open() 函数,它返回一个文件对象,你可以使用它执行各种文件操作。

下面是一个读取文件的例子:

with open("example.txt", "r") as file:
    content = file.read()
    print(content)

在这个例子中,with 语句用于确保在代码块执行完毕后,即使发生异常,文件也会被正确关闭。"r" 模式表示文件将被以只读模式打开。

你也可以读取...

with open("example.txt", "r") as file:
    # 逐行读取文件
    for line in file:
        # 打印每一行,并去除换行符
        print(line.strip())

这个示例逐行读取文件,并使用 strip() 方法去除每行末尾的换行符后打印出来。

要写入文件,可以使用 "w" 模式打开文件进行写入:

with open("output.txt", "w") as file:
    # 写入文本到文件
    file.write("这是一些输出文本。")
    file.write("\n这是另一行。")

在这个示例中,"w" 模式会创建一个新文件或覆盖现有文件。你也可以使用 "a" 模式将数据追加到现有文件的末尾。

文件 I/O 操作也可以使用其他类文件对象,如 StringIO 用于处理内存中的文本数据,以及 BytesIO 用于处理二进制数据。

装饰器

Python 中的装饰器是一种强大的方式,可以在不改变函数或类的源代码的情况下修改其行为。它们使用 @ 符号后跟装饰器函数名定义,放在函数或类定义的前面。

下面是一个简单的示例,演示了一个记录函数参数的装饰器:

def log_args(func):
    # 定义一个包装函数,用于记录参数
    def wrapper(*args, **kwargs):
        print(f"调用 {func.__name__} 函数,参数为 args={args} 和 kwargs={kwargs}")
        return func(*args, **kwargs)
    return wrapper
 
@log_args
def add_numbers(a, b):
    return a + b
 
result = add_numbers(3, 4)  # 输出: 调用 add_numbers 函数,参数为 args=(3, 4) 和 kwargs={}
print(result)  # 输出: 7

在这个示例中,log_args 装饰器函数接受一个函数作为参数,并返回一个新函数 (wrapper)。这个新函数在调用原始函数之前记录参数。@log_args 语法将装饰器应用于 add_numbers 函数。

装饰器也可以用于为类添加功能。下面是一个示例,演示了一个为类添加 __repr__ 方法的装饰器:

def add_repr(cls):
    def __repr__(self):
        retu.这是中文翻译版本:
 
```python
def add_repr(cls):
    def __repr__(self):
        return f"{self.__class__.__name__}(name='{self.name}')"
    cls.__repr__ = __repr__
    return cls
 
@add_repr
class Person:
    def __init__(self, name):
        self.name = name
 
person = Person("Alice")
print(person)  # 输出: Person(name='Alice')

在这个例子中, add_repr 装饰器接受一个类作为参数, 为该类添加一个 __repr__ 方法, 并返回修改后的类. @add_repr 语法将装饰器应用于 Person 类.

装饰器是 Python 中编写干净、模块化和可扩展代码的强大工具. 它们允许您在不修改源代码的情况下为函数和类添加功能, 促进了"组合优于继承"的原则.

生成器和迭代器

Python 中的生成器和迭代器提供了一种以内存高效和延迟加载的方式处理数据序列的方法. 生成器是一种可以暂停和恢复的函数类型, 允许它们一次生成一个值, 而不是创建和返回一个完整的列表.

下面是一个生成前 n 个斐波那契数的简单生成器函数的示例:

def fibonacci(n):
    a, b = 0, 1
    for i in range(n):
        yield a
        a, b = b, a + b
 
# 使用 fibonacci 生成器
fib_gen = fibonacci(10)
for num in fib_gen:
    print(num)  # 输出: 0 1 1 2 3 5 8 13 21 34

在这个例子中, fibonacci 函数是一个生成器, 它使用 yield 关键字一次返回一个斐波那契数, 而不是一次生成整个序列.

迭代器是实现迭代器协议的对象, 该协议定义了 __iter____next__ 方法. 这些方法允许您一次一个元素地遍历数据序列. 您可以通过定义一个包含这些方法的类来创建自己的迭代器对象.

下面是一个生成前 n 个平方数的自定义迭代器的示例:

class SquareNumberIterator:
    def __init__(self, n):
        self.i = 0
        self.n = n
 
    def __iter__(self):
        return self
 
    def __next__(self):
        if self.i < self.n:
            result = self.i ** 2
            self.i += 1
            return result
        else:
            raise StopIteration()
class SquareNumberIterator:
    def __init__(self, n):
        self.i = 0
        self.n = n
 
    def __iter__(self):
        return self
 
    def __next__(self):
        if self.i < self.n:
            结果 = self.i ** 2
            self.i += 1
            return 结果
        else:
            raise StopIteration()
 
# 使用 SquareNumberIterator
平方数迭代器 = SquareNumberIterator(5)
for 数字 in 平方数迭代器:
    print(数字)  # 输出: 0 1 4 9 16

在这个示例中, SquareNumberIterator 类是一个迭代器,它生成前 n 个平方数。 __iter__ 方法返回迭代器对象本身,而 __next__ 方法生成下一个平方数,或在序列耗尽时引发 StopIteration 异常。

生成器和迭代器是处理数据序列的强大工具,它们可以以内存高效和延迟加载的方式工作,特别是在处理大型或无限数据集时。

结论

在本教程中,我们探讨了几个中级 Python 概念,包括面向对象编程、模块和包、异常处理、文件 I/O、装饰器以及生成器和迭代器。这些主题对于编写更有组织、模块化和健壮的 Python 代码至关重要。

通过理解这些概念,您可以创建可重用的组件,优雅地处理错误,并以更高效和灵活的方式处理数据序列。这些知识将为您在 Python 编程中取得更大的成功奠定基础。

MoeNagy Dev.