🔄 Как изменить порядок строк в pandas

  
  # Использование метода reindex
  df = df.reindex([2, 0, 1])

  # Использование метода iloc
  df = df.iloc[[2, 0, 1]]
  
  

Как изменить порядок строк в Pandas

Пакет Pandas в Python предоставляет мощные инструменты для работы с данными, включая функции по изменению порядка строк в DataFrame. В этой статье мы рассмотрим несколько способов изменить порядок строк в Pandas и предоставим примеры кода для каждого из них.

1. Использование метода sort_values

Метод sort_values в Pandas позволяет сортировать DataFrame по заданному столбцу или набору столбцов. Для изменения порядка строк в DataFrame мы можем использовать этот метод с соответствующими аргументами.

Пример:

import pandas as pd

# Создаем DataFrame
df = pd.DataFrame({'Имя': ['Алексей', 'Борис', 'Виктор'],
                   'Возраст': [25, 30, 35],
                   'Зарплата': [50000, 70000, 60000]})

# Сортируем DataFrame по столбцу "Возраст" в порядке убывания
df = df.sort_values('Возраст', ascending=False)

# Выводим отсортированный DataFrame
print(df)

В этом примере мы создаем DataFrame с тремя столбцами: "Имя", "Возраст" и "Зарплата". Затем мы используем метод sort_values, чтобы отсортировать DataFrame по столбцу "Возраст" в порядке убывания. И, наконец, мы выводим отсортированный DataFrame.

2. Использование метода reindex

Метод reindex позволяет менять порядок строк в DataFrame на основе заданного индекса. Мы можем использовать этот метод с новым индексом, чтобы изменить порядок строк в DataFrame.

Пример:

import pandas as pd

# Создаем DataFrame
df = pd.DataFrame({'Имя': ['Алексей', 'Борис', 'Виктор'],
                   'Возраст': [25, 30, 35],
                   'Зарплата': [50000, 70000, 60000]})

# Создаем новый индекс для изменения порядка строк
new_index = [2, 0, 1]

# Используем метод reindex с новым индексом
df = df.reindex(new_index)

# Выводим DataFrame с измененным порядком строк
print(df)

В этом примере мы создаем DataFrame с тремя столбцами. Затем мы создаем новый индекс, указывающий новый порядок строк. И, наконец, мы используем метод reindex, чтобы изменить порядок строк в DataFrame с помощью нового индекса.

3. Использование метода loc

Метод loc позволяет выбирать строки и столбцы в DataFrame на основе их меток. Мы можем использовать этот метод с новым списком меток строк, чтобы изменить порядок строк в DataFrame.

Пример:

import pandas as pd

# Создаем DataFrame
df = pd.DataFrame({'Имя': ['Алексей', 'Борис', 'Виктор'],
                   'Возраст': [25, 30, 35],
                   'Зарплата': [50000, 70000, 60000]})

# Создаем новый список меток строк для изменения порядка строк
new_labels = ['Виктор', 'Алексей', 'Борис']

# Используем метод loc с новым списком меток строк
df = df.loc[new_labels]

# Выводим DataFrame с измененным порядком строк
print(df)

В этом примере мы создаем DataFrame с тремя столбцами. Затем мы создаем новый список меток строк, указывающий новый порядок строк. И, наконец, мы используем метод loc, чтобы изменить порядок строк в DataFrame с помощью нового списка меток строк.

Заключение

В этой статье мы рассмотрели три способа изменения порядка строк в Pandas: использование метода sort_values, метода reindex и метода loc. Каждый из этих методов предоставляет разные возможности для изменения порядка строк в DataFrame. Используйте тот, который лучше всего подходит для вашей конкретной задачи.