Função Pandas DataFrame sort_index()
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Método
pandas.DataFrame.sort_index() -
Exemplo: classificar um DataFrame Pandas com base no índice usando o método
sort_index() -
Exemplo: Classificar colunas de um DataFrame Pandas usando o método
sort_index()
Este tutorial explica como podemos classificar um DataFrame Pandas com base em um índice usando o método pandas.DataFrame.sort_index().
Usaremos o DataFrame exibido no exemplo acima para explicar como podemos classificar um DataFrame do Pandas com base em valores de índice.
import pandas as pd
pets_df = pd.DataFrame(
{
"Pet": ["Dog", "Cat", "Rabbit", "Fish"],
"Name": ["Rocky", "Luna", "Coco", "Finley"],
"Age(Years)": [3, 5, 5, 4],
},
index=["4", "2", "1", "3"],
)
print(pets_df)
Resultado:
Pet Name Age(Years)
4 Dog Rocky 3
2 Cat Luna 5
1 Rabbit Coco 5
3 Fish Finley 4
Método pandas.DataFrame.sort_index()
Sintaxe
DataFrame.sort_index(axis=0,
level=None,
ascending=True,
inplace=False,
kind='quicksort',
na_position='last',
sort_remaining=True,
ignore_index=False
key=None)
Parâmetros
axis |
classificar ao longo da linha (axis=0) ou coluna (axis=1) |
level |
Int ou lista. Classifique os valores em níveis de índice especificados |
ascending |
classificar em ordem crescente (ascending=True) ou decrescente (ascending=False) |
inplace |
Boleano. Se for True, modifique o DataFrame do chamador no local |
kind |
qual algoritmo de classificação usar. padrão: quicksort |
na_position |
Coloque o valor NaN no início (na_position = 'first') ou no final (na_position = 'last') |
sort_remaining |
Boleano. Se for True, classifique por outros níveis também (em ordem) após classificar por nível especificado para index=multilevel |
ignore_index |
Boleano. Se True, o rótulo do eixo resultante será 0,1, … n-1. |
key |
Callable. Se não for nenhum, aplique esta função chave aos valores do índice antes de classificar. |
Retornar
Se inplace for True, retorna o DataFrame classificado por índice ao longo do eixo especificado; caso contrário, None.
Por padrão, temos axis=0, representando o DataFrame será classificado ao longo do eixo da linha ou classificado por valores de índice. Se definirmos axis=1, ele classificará as colunas do DataFrame. Por padrão, o método classificará o DataFrame em ordem crescente. Para classificar o DataFrame em ordem decrescente, definimos ascending=False.
Exemplo: classificar um DataFrame Pandas com base no índice usando o método sort_index()
import pandas as pd
pets_df = pd.DataFrame(
{
"Pet": ["Dog", "Cat", "Rabbit", "Fish"],
"Name": ["Rocky", "Luna", "Coco", "Finley"],
"Age(Years)": [3, 5, 5, 4],
},
index=["4", "2", "1", "3"],
)
sorted_df = pets_df.sort_index()
print("Initial DataFrame:")
print(pets_df, "\n")
print("DataFrame Sorted by Index Values:")
print(sorted_df)
Resultado:
Initial DataFrame:
Pet Name Age(Years)
4 Dog Rocky 3
2 Cat Luna 5
1 Rabbit Coco 5
3 Fish Finley 4
DataFrame Sorted by Index Values:
Pet Name Age(Years)
1 Rabbit Coco 5
2 Cat Luna 5
3 Fish Finley 4
4 Dog Rocky 3
Ele classifica o DataFrame pet_df em ordem crescente com base nos valores do índice. Para classificar o DataFrame com base em valores de índice, precisamos especificar o parâmetro index. Por padrão, o valor de axis é 0, que classifica as linhas do DataFrame, ou seja, classifica o DataFrame com base nos valores de índice.
Para classificar o DataFrame com base nos valores de índice em ordem decrescente, definimos ascending=False no método sort_index().
import pandas as pd
pets_df = pd.DataFrame(
{
"Pet": ["Dog", "Cat", "Rabbit", "Fish"],
"Name": ["Rocky", "Luna", "Coco", "Finley"],
"Age(Years)": [3, 5, 5, 4],
},
index=["4", "2", "1", "3"],
)
sorted_df = pets_df.sort_index(ascending=False)
print("Initial DataFrame:")
print(pets_df, "\n")
print("DataFrame Sorted in Descending order based Index Values:")
print(sorted_df)
Resultado:
Initial DataFrame:
Pet Name Age(Years)
4 Dog Rocky 3
2 Cat Luna 5
1 Rabbit Coco 5
3 Fish Finley 4
DataFrame Sorted in Descending order based Index Values:
Pet Name Age(Years)
4 Dog Rocky 3
3 Fish Finley 4
2 Cat Luna 5
1 Rabbit Coco 5
Ele classifica o DataFrame pets_df em ordem decrescente com base nos valores do índice.
Exemplo: Classificar colunas de um DataFrame Pandas usando o método sort_index()
Para ordenar as colunas de um Pandas DataFrame, definimos axis=1 no método sort_index().
import pandas as pd
pets_df = pd.DataFrame(
{
"Pet": ["Dog", "Cat", "Rabbit", "Fish"],
"Name": ["Rocky", "Luna", "Coco", "Finley"],
"Age(Years)": [3, 5, 5, 4],
},
index=["4", "2", "1", "3"],
)
sorted_df = pets_df.sort_index(axis=1)
print("Initial DataFrame:")
print(pets_df, "\n")
print("DataFrame with sorted Columns:")
print(sorted_df)
Resultado:
Initial DataFrame:
Pet Name Age(Years)
4 Dog Rocky 3
2 Cat Luna 5
1 Rabbit Coco 5
3 Fish Finley 4
DataFrame with sorted Columns:
Age(Years) Name Pet
4 3 Rocky Dog
2 5 Luna Cat
1 5 Coco Rabbit
3 4 Finley Fish
Ele classifica as colunas do DataFrame pets_df. As colunas são classificadas em ordem crescente pelo nome das colunas.
Suraj Joshi is a backend software engineer at Matrice.ai.
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