Los marcos de datos de Pandas son estructuras de datos etiquetadas bidimensionales que contienen columnas de datos que son compatibles con diferentes tipos de datos. Es muy similar a las hojas de cálculo, las tablas SQL y los diccionarios de objetos de serie. Además, el marco de datos es uno de los objetos panda más utilizados y tiene muchas formas de interactuar con él.
En esta publicación, discutiremos una forma de interactuar con un dataframe llamado sort. Aprenderá los conceptos básicos de clasificación de marcos de datos, cómo usarlos y sus beneficios. También aprenderá a ordenar columnas de marcos de datos y se familiarizará con el proceso.
¿Qué es la clasificación de tramas de datos de panda?
Ordenar los marcos de datos de Panda es una habilidad necesaria para comprender, ya que ordenar y organizar sus datos siempre será una tarea esencial. Los datos deben administrarse regularmente en cualquier área de programación, y gran parte de ellos se pueden automatizar. Sin embargo, las tareas específicas de gestión de datos requerirán un toque humano; aquí es donde entra en juego la comprensión de la clasificación de marcos de datos.
Ordenar pandas por columna
Ordenar las columnas lo ayuda a organizar los datos en la recopilación de datos de panda almacenados en el marco de datos. La clasificación de datos en un marco de datos se puede realizar mediante la función sort_values (); el valor predeterminado para esta función es ordenar en orden ascendente.
Sin embargo, puede pasar un argumento a la función que desactive el comportamiento predeterminado, que devolverá los valores en orden descendente. Tenga en cuenta que la función sort_values () no cambia los datos en el marco de datos de pandas; en su lugar, devuelve la instancia de datos en el nuevo orden.
Ahora que comprende cómo funciona la función de clasificación, veamos un ejemplo práctico.
Ordenar pandas por valores
El comportamiento predeterminado de la función sort_values () de Python en pandas es ordenar la columna de destino en orden ascendente. En esta publicación, nos centraremos principalmente en cómo sort_values () funciona con columnas, ya que ese es su propósito principal.
import pandas as pdsunny= {
'name': ['Deandra', 'Dennis', 'Frank', 'Mac', 'Charlie'],
'weight': [125, 185, 200, 150, 130],
'age': [35, 35, 48, 31, 30]
}
df_marks = pd.DataFrame(sunny)
Comienza importando pandas como «pd» y luego crea una estructura de datos que consta de claves que identifican las columnas deseadas. Luego, para cada clave, asignas un conjunto de valores que llenarán cada columna.
Después de seguir estos pasos, deberá llamar al método DataFrame en el objeto de carga «pd» en la estructura de datos creada. Este nuevo marco de datos debe tener el nombre que desee, siguiendo la convención de nomenclatura estándar de Python. En este caso, el nombre sigue la convención de nombres de serpientes, por razones obvias.
El resultado del código anterior sería una tabla similar a esta.
Esta tabla muestra los resultados de la construcción del marco de datos de pandas con el código anterior; es una forma clara y estructurada de ver los datos. Sin embargo, si desea ver estos datos organizados en orden ascendente o descendente, debe usar la función sort_values ().
#sort dataframe
sorted_df = df_marks.sort_values(by='age')
Esta línea de código ordenará los valores de la columna Edad en orden ascendente, y la siguiente tabla muestra los resultados.
Puede ordenar una columna en orden descendente simplemente agregando un argumento y pasando un valor con él. Veamos qué aspecto tiene a continuación.
#sort dataframe
sorted_df = df_marks.sort_values(by='age', ascending=False)
al entrar ascendenteargumento con valor Falsola columna se ordenará en orden descendente.
Usando la función de valor de clasificación en Python Pandas
Trabajar con datos puede ser un poco ahora que está familiarizado con los conceptos básicos de clasificación de columnas de marco de datos de pandas y cómo funciona sort_values (). Ahora está armado y listo para trabajar con las columnas del marco de datos de pandas e implementar la función sort_values () en el proceso de desarrollo.
