Índice de classificação de pandas

"Pandas" é uma ótima linguagem para executar a análise de dados devido ao seu grande ecossistema de pacotes de Python centrados em dados. A análise e importação de ambos os fatores são facilitados. Qualquer que seja o projeto em que estamos trabalhando no campo das ciências dos dados, temos que gerenciar os dados e desejar de uma maneira classificada, para que as outras operações para executar se tornem mais fáceis e fluentes. Para classificar seus dados é uma das representações de gerenciamento que é importante. A classificação de dados é mais fácil usando um índice, pois os pandas têm uma função "Pandas Sort Index". Estaremos cobrindo todas as maneiras pelas quais os pandas classificando usando o índice são executados. O Pandas Sort Index () não apenas classifica os dados por índice, mas também os dados pelas linhas ou pelas colunas, conforme o requisito. Para a implementação do código, usaremos o software "Spyder", que é construído em um ambiente Python.

Sintaxe

df.sort_index ()

A sintaxe acima executa a classificação do DataFrame usando o índice. O "DF" é a abreviação do "DataFrame". É uma função de pandas classificar os dados.

Parâmetros

No índice de classificação dos pandas, usaremos alguns parâmetros como "eixo", "nível", "ascendente", "descendente" e "ignorar index = true".

A seguir estão os métodos em que o índice de classificação dos pandas é realizado:

• Pandas Class.
• Pandas classificam por ordem descendente.
• Os pandas redefiniram o índice no quadro de dados classificado.
• Pandas classifica os índices por nomes de colunas ou por etiquetas.

Criando o quadro de dados para o método de índice de classificação de pandas

Primeiro, temos que criar um quadro de dados para entender o índice de classificação de pandas através de exemplos. Depois de abrir a ferramenta "Spyder" para implementar o código, comece a escrever o código. Em seguida, importe a biblioteca de pandas como "PD" e Numpy como "np". Pandas é uma plataforma de código aberto com o Python Buildup. Ao criar o DataFrame, temos os "Cursos de Idiomas" DataFrame, no qual temos os cursos "Inglês", "NP. nan "," espanhol "," chinês "e" japonês ".

Temos os dados da taxa como "20000", "13000", "65500", "51000", "51000" e "96000". Temos o período para a conclusão do curso como "35 dias", "50 dias", "60 dias", "25 dias" e 63 dias ". Em seguida, temos dados para o desconto dos cursos como "1200", "2300", "4500", "2200" e "1500".

Aqui está a tela de saída do quadro de dados que criamos. A tela mostra o quadro de dados referente ao índice.

Exemplo 01: Pandas Class

Criamos um quadro de dados acima para realizar todas as formas de Índice de classificação de pandas. Aqui, implementaremos o índice de classificação dos pandas em ordem crescente usando o índice. Há muitas vezes em que criamos um quadro de dados sem perceber o arranjo dos índices. Em algum momento, precisamos resolvê -lo para realizar alguma operação e querer em ordem crescente. Os pandas têm uma função "Sort_index" que classifica todos os dados, dependendo do índice. Aqui, por padrão, a ordem ascendente será realizada.

A saída mostra o quadro de dados resolvido em ordem crescente usando o Índice de Classificação dos Pandas. O valor "121" é o primeiro a depois os valores "223", "323", "423" e "565" correspondentemente.

Exemplo 02: Pandas Class

Como vimos no Exemplo # 02, como classificar um Índice de classificação de dados de dados por pandas em ordem crescente. Agora, estaremos classificando a ordem descendente do "DF" usando o método de classificação de índices de pandas. O DataFrame tem os dados dos idiomas que têm os cursos e outras necessidades como taxa, duração e desconto oferecidos aos cursos. Aqui, a ordem decrescente é realizada passando o parâmetro "false" para a ascensão no mesmo suporte. Esta especificação para definir o nome booleano "verdadeiro" ou "false" desempenha um papel significativo no método. Esta função do Índice de Classificação dos Pandas executará a classificação do índice em ordem decrescente.

A saída a seguir mostra o "df" classificado em ordem decrescente, como podemos ver "565", "423", "323", "223" e "121", respectivamente, respectivamente.

Exemplo 03: Pandas redefinir o índice no quadro de dados classificado

Neste exemplo, aprenderemos a redefinir o índice de um "df" que já está classificado. Vamos deixar claro, este é apenas mais um método de classificar o quadro de dados com o valor, dependendo do índice, ou pode dizer pela ajuda de usar um índice. Para redefinir o índice do "df" com este método específico, precisamos definir o valor do parâmetro "ignorar" como "verdadeiro".

A saída mostra que o índice padrão está começando em 0 e continuando com a classificação na ordem correta. Isso facilitará a exploração do quadro de dados para realizar qualquer tarefa de acordo com a demanda mais fácil.

Exemplo 04: Pandas Classy Indexes by Column (nomes ou por etiquetas)

Estaremos classificando índices por etiquetas ou por colunas neste exemplo. Freqüentemente, precisamos do quadro de dados, conforme organizado pelas colunas e também classificados pelos nomes para que possamos executar os outros métodos de avaliação nos dados que queremos. Os pandas classificam o índice por coluna e reorganizam os dados também. O df.Sort_index () Funções classifica os objetos pelo rótulo com seu "eixo" dado. O "eixo" é um parâmetro que usamos.

O objetivo de usar o parâmetro "eixo" é que estamos classificando o índice pela coluna. Às vezes, temos que classificar o índice por linha. Portanto, nesses tipos de situações, especificamos o parâmetro como um eixo. Este método funciona aplicando os rótulos do eixo ao algoritmo de classificação em vez de aplicá -lo aos dados reais no DataFrame. É assim que o rearranjo dos dados é feito e também a classificação do índice, ambos andam de mãos dadas. Esta técnica pode ser aplicada a vários algoritmos de classificação.

Podemos ver que, com base no nome/rótulo da coluna, existe uma coluna "cursos" no primeiro. Então, "desconto", "duração" e, por fim, a coluna "Fee".

Conclusão

O índice de classificação de pandas é um método tão útil e eficiente. Como isso classifica os dados de acordo com a necessidade, queremos trabalhar. Neste artigo, aprendemos todos os métodos, como classificar o índice em ordem ascendente e descendente, classificar o quadro de dados por índice e classificar o índice pelo nome da coluna. Também aprendemos todos os parâmetros usados ​​na função do Índice de classificação de pandas. Este método é um divisor de águas para as pessoas que estão trabalhando em grandes quantidades de dados, pois classifica os dados de acordo com sua necessidade para que possamos executar a análise e outro trabalho que queremos fazer.