Pandas에서 데이터 정렬시
.sort_index(), .sort_values() 두 함수를 주로 사용한다.
두 함수 모두 기본적으로 비파괴적 처리를 한다. 물론 inplace = 인자값을 통해 파괴적으로 변경가능!
sort_values()
인자에 기입된 열의 값을 기준으로 정렬
신장을 기준으로 정렬해보자.
df_power_new.sort_values(by = '신장')
기본적으로 오름차순으로 진행되기 때문에 내림차순으로 보고싶은 경우 아래와 같이 진행하면 된다.
# 값 정렬 + 비파괴적 처리
df_power_new.sort_values(by = '신장',ascending= False)ascending : 오름차순을 의미한다.
ascending= False : 오름차순이 아니다. 즉, 내림차순을 의미!
이후 원본데이터의 수정을(파괴적처리) 진행하고자 한다면 이전과 마찬가지로 inplace = True를 실행하면 된다.
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방금 확인해 봤는데 인자에 기준값으로 사용할 컬럼은 굳이 by = ''로 안해도 될 듯 하다.
df_power_new.sort_values("키",ascending = False)이런 형태로 해도 정렬 됨!
df_power_new.sort_values(by = '신장',ascending= False, inplace = True)
df_power_new.head()
sort_index()
인덱스를 기준으로 정렬.
사용방법은 sort_value()와 동일하다.
- index를 기준으로 오름차순을 하고자 한다면
df_power_new.sort_index()
- index를 기준으로 내림차순을 하고자 한다면
df_power_new.sort_index(ascending = False)
LV. 1