Pandas Sort Values: guida completa

Trovare informazioni interessanti in un DataFrame è spesso più semplice se cambi l’ordine delle righe. Puoi ordinare le righe passando il nome di una colonna a .sort_values().

Nei casi in cui le righe abbiano lo stesso valore (cosa comune se ordini per una variabile categorica), potresti voler risolvere i pareggi ordinando su un’altra colonna. Puoi ordinare su più colonne passando un elenco di nomi di colonna.

Ordinare le righe per valori di colonna con sort_values()

Puoi cambiare l’ordine delle righe ordinandole in modo che i dati più interessanti siano in cima al DataFrame.

Ordina per una singola colonna

Ad esempio, quando applichiamo sort_values() alla colonna weight_kg del DataFrame dogs, otteniamo il cane più leggero in cima, Stella il Chihuahua, e il più pesante in fondo, Bernie il San Bernardo.

dogs.sort_values("weight_kg")
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      name        breed  color  height_cm  weight_kg date_of_birth
5   Stella    Chihuahua    Tan         18          2    2015-04-20
3   Cooper    Schnauzer   Gray         49         17    2011-12-11
0    Bella     Labrador  Brown         56         24    2013-07-01
1  Charlie       Poodle  Black         43         24    2016-09-16
2     Lucy    Chow Chow  Brown         46         24    2014-08-25
4      Max     Labrador  Black         59         29    2017-01-20
6   Bernie  St. Bernard  White         77         74    2018-02-27
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Impostando l’argomento ascending a False ordinerai i dati nell’altro verso, dal cane più pesante al più leggero.

dogs.sort_values("weight_kg", ascending=False)
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      name        breed  color  height_cm  weight_kg date_of_birth
6   Bernie  St. Bernard  White         77         74    2018-02-27
4      Max     Labrador  Black         59         29    2017-01-20
0    Bella     Labrador  Brown         56         24    2013-07-01
1  Charlie       Poodle  Black         43         24    2016-09-16
2     Lucy    Chow Chow  Brown         46         24    2014-08-25
3   Cooper    Schnauzer   Gray         49         17    2011-12-11
5   Stella    Chihuahua    Tan         18          2    2015-04-20
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Ordina per più colonne

Possiamo ordinare per più variabili passando un elenco di nomi di colonna a sort_values. Qui ordiniamo prima per peso, poi per altezza. Ora Charlie, Lucy e Bella sono ordinati dal più basso al più alto, anche se pesano tutti uguale.

dogs.sort_values(["weight_kg", "height_cm"])
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      name        breed  color  height_cm  weight_kg date_of_birth
5   Stella    Chihuahua    Tan         18          2    2015-04-20
3   Cooper    Schnauzer   Gray         49         17    2011-12-11
1  Charlie       Poodle  Black         43         24    2016-09-16
2     Lucy    Chow Chow  Brown         46         24    2014-08-25
0    Bella     Labrador  Brown         56         24    2013-07-01
4      Max     Labrador  Black         59         29    2017-01-20
6   Bernie  St. Bernard  White         77         74    2018-02-27
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Per cambiare il verso dell’ordinamento dei valori, passa una lista all’argomento ascending per specificare in che direzione ordinare ciascuna variabile. Ora Charlie, Lucy e Bella sono ordinati dal più alto al più basso.

dogs.sort_values(["weight_kg", "height_cm"], ascending=[True, False])
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      name        breed  color  height_cm  weight_kg date_of_birth
5   Stella    Chihuahua    Tan         18          2    2015-04-20
3   Cooper    Schnauzer   Gray         49         17    2011-12-11
0    Bella     Labrador  Brown         56         24    2013-07-01
2     Lucy    Chow Chow  Brown         46         24    2014-08-25
1  Charlie       Poodle  Black         43         24    2016-09-16
4      Max     Labrador  Black         59         29    2017-01-20
6   Bernie  St. Bernard  White         77         74    2018-02-27
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Ordinare per indice di riga con sort_index()

A volte potresti voler riordinare le righe in base alle loro etichette (cioè all’indice del DataFrame) invece che a specifiche colonne. In tal caso, puoi usare il metodo sort_index() al posto di sort_values(). Ricorda che, per impostazione predefinita, sort_index() ordina le righe in ordine crescente in base al loro indice:

# Ordina le righe per indice (crescente)
dogs_sorted = dogs.sort_index()
print(dogs_sorted)Offerto da

Se hai bisogno di ordinare le righe in ordine decrescente, passa semplicemente ascending=False:

# Ordina le righe per indice (decrescente)
dogs_sorted_desc = dogs.sort_index(ascending=False)
print(dogs_sorted_desc)Offerto da

Allo stesso modo, se hai un indice multilivello (gerarchico), sort_index() può gestirlo ordinando più livelli. Ti basta passare un elenco ai parametri level o ascending (proprio come prima abbiamo passato un elenco a sort_values()):

# Ordina le righe per più livelli di un indice multilivello
dogs_sorted_multi = dogs.sort_index(level=[0, 1], ascending=[True, False])
print(dogs_sorted_multi)Offerto da

Esempio interattivo di Pandas Sort Values

Nel seguente esempio, ordinerai homelessness per numero di individui senza dimora, dal più piccolo al più grande, e salverai il risultato come homelessness_ind. Infine, stamperai la testa del DataFrame ordinato.

# Ordina homelessness per individuals
homelessness_ind = homelessness.sort_values("individuals")

# Stampa le prime righe
print(homelessness_ind.head())
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Eseguendo il codice qui sopra, si ottiene il seguente risultato:

                region         state  individuals  family_members  state_pop
50            Mountain       Wyoming        434.0           205.0     577601
34  West North Central  North Dakota        467.0            75.0     758080
7       South Atlantic      Delaware        708.0           374.0     965479
39         New England  Rhode Island        747.0           354.0    1058287
45         New England       Vermont        780.0           511.0     624358
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Provalo tu stesso.

Per saperne di più sull’ordinamento e il subset dei dati, guarda questo video dal nostro corso Data Manipulation with pandas.

Questo contenuto è tratto dal corso Data Manipulation with pandas di Maggie Matsui e Richie Cotton su DataCamp.

Approfondimenti

In questo articolo abbiamo visto, tra le altre cose, quando usare sort_index() vs. sort_values(): usa sort_values() quando vuoi riordinare le righe in base ai valori delle colonne; usa sort_index() quando vuoi riordinare le righe in base alle etichette di riga (l’indice del DataFrame).

Abbiamo molti altri utili tutorial su pandas per continuare a imparare, incluso The Ultimate Guide to Pandas for Beginners, così puoi fare pratica. Abbiamo anche altre guide pratiche specifiche per problemi comuni, tra cui How to Import CSV Data into Pandas e How to Join DataFrames in Pandas. Inoltre, ricorda di seguire il nostro percorso di competenze Python Programming per continuare a migliorare.