파이썬 라이브러리22 pandas 데이터프레임 정렬하기/sort/ascending

데이터 정렬하기

 

1)오름차순

 

변수.sort_values('컬럼')

변수.sort_values('컬럼' , ascending = True)

변수.sort_values('컬럼' , ascending = True)

ascendign(증가) = True란뜻으로 오름차순을 의미

 

기본적으로 어센딩이 포함된 형태가 맞지만 기본적으로 디폴트값으로 설정되어 있어서 특별하게 표시를 안해줘도 오름차순으로 정렬 된다.

 

이 데이터에서 경력으로 정렬을 한다면

데이터프레임

어센딩을 쓰지 않아도 오름차순 정렬이 된다

 

 

2)내림차순

변수.sort_values('컬럼' , ascending = False)

반대로 어센딩이 거짓이라면

내림차순

 

 

3)혼합

 

이름은 오름차순으로 정리하고 경력은 내림차순이라면

같은 이름이 있는 데이터에서 다른 조건으로 정렬을 한다면

먼저 이름과 경력을 정렬을 해보고

 

df.sort_values(['Employee Name','Years of Experience' ])

이상태에서 마루리를 한다면 둘다 오름차순

그럼 하나만 오름차순이고 하나는 내림 차순이라면 sort함수[] 컬럼 순서대로 어센딩도 똑같이 판단하면됨

df.sort_values(['Employee Name','Years of Experience' ] , ascending=[True,False])

4)인덱스 정렬

변수.sort_index(ascending= True or False)

인덱스는 고정되어 있기때문에 컬럼값을 입력할 필요가 없음 바로 어센딩으로 오름차순인지 내림차순이지 결정하면됨

 

1)오름차순   변수.sort_values('컬럼')   변수.sort_values('컬럼' , ascending = True) 2)내림차순   변수.sort_values('컬럼' , ascending = False) 3)하나는 오름,하나는 내림 그럼 하나만 오름차순이고 하나는 내림 차순이라면 sort함수[] 컬럼 순서대로 어센딩도 똑같이 판단하면됨 변수.sort_values( ['컬럼','컬럼2'] , ascending = [False , True] ) 4)인덱스 정렬 변수.sort_index(ascending= True or False)